בינה מלאכותית

שרת ה-AI של ניוריאליטי ייצא לשוק לפני סוף 2023

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת ניוריאליטי (NeuReality) מקיסריה יוצאת משלב המו"פ ומתכננת להתחיל במכירת שרתי ה-AI ממשפחת TR1, כבר לפני סוף 2023. החברה דיווחה שהמוצרים ייצאו לשוק בשותפות עם שותפים מתחומי התוכנה, שירותי ענן ויצרני מחשבים. חברת ניוריאליטי פיתחה פתרון כולל הבנוי מחומרה ותוכנה אשר נועד להאיץ פי 10 את מהירות העיבוד של משימות הסקה (Inference) במרכזי נתונים. התפישה של החברה נקראת AI-centric, ומבוססת על ההנחה שעקב הגידול העצום בעיבוד מבוסס בינה מלאכותית במרכזי הנתונים, יש צורך בשרתים ייעודיים לתחום זה.

הארכיטקטורה של החברה מבוססת על שבבי חומרה ייעודיים המיוצרים בחברת TSMC בתהליך של 7 ננומטר, וחבילת תוכנות להפעלת השבב ולניהול מטלות ההסקה. מעבד הליבה מבוסס על ארכיטקטורת NAPU – Network Addressable Processing Units, שלהערכת החברה היא יעילה יותר עבור הסקות AI מהגישה הקלאסית של שרתים מבוססי CPU. הארכיטקטורה הזו מאפשרת לבצע מטלות העברת נתונים (data-path functions) רבות בחומרה עצמה ולא בתוכנה, כפי שמקובל היום, ועל-ידי כך לקבל האצה טובה יותר בעיבוד רשתות נוירוניות (DLA – Deep Learning Acceleration).

מנכ"ל החברה, משה תנך, מסר ל-Techtime שהחברה תגיע לשוק עם שני מוצרים מרכזיים: השרת המלא NR1-S, אשר מכיל 10 רכיבי ניוריאליטי ו-10 מאיצי דיפ לרנינג ומעבדי GPU או ASIC, והמוצר השני הוא כרטיס PCIe בשם NR1-M, אשר מכיל רכיב אחד של ניוריאליטי ויכול להתחבר אל שרתים קיימים סטנדרטיים. היציאה לשוק תתבצע בשיתוף פעולה עם חברות גלובליות אשר ישתמשו בטכנולוגיה של ניוריאליטי: יבמ, AMD וקואלקום אשר יציגו מאיצי דיפ לרנינג מבוססי TR1, ספקית שירותי הענן Cirrascale ויצרניות המחשבים והשרתים לנובו ו-SuperMicro.

אתגר ה-AI דורש פתרון לא סטנדרטי

לדבריו, ניתן אומנם להשתמש בטכנולוגיה כאל כרטיס האצה המוכנס לשרת סטנדרטי בדטה סנטר, "אולם הערך הגדול ביותר שלה מתקבל כאשר מחברים את הכרטיס אל השרת הייעודי שפותח בניוריאליטי. בתחילה הוא יהיה זמין לרכישה ישירה מניוריאליטי, ובהמשך השנה ניתן יהיה לרכוש אותו מהחברות דל, לנובו, HP וסופר-מיקרו". השלב הראשון בתהליך היציאה לשוק יתחיל בשבוע הבא, כאשר החברה תציג את פלטפורמת NR1 בכנס SC23 שיתקיים בדנוור, ארה"ב.

ניוריאליטי הוקמה בשנת 2019 ומעסיקה כיום כ-50 עובדים במרכזי הפיתוח שלה בקיסריה ובתל אביב. היא זיהתה את בעיית ההסקה כצוואר בקבוק בתחום השימוש בבינה המלאכותית (מודלי LLM ו-GenerativeAI) עקב הגידול המהיר והיקף המידע שיש לעבד, ופיתחה טכנולוגיית מענה המוגנת ב-14 פטנטים. לאחרונה העריך מנכ"ל אנבידיה שעל כל דולר המושקע באימון של מודל AI, יושקעו 8 דולרים על הרצת המודלים (הסקה). תנך: "עלויות האנרגיה והעלויות הכספיות האסטרונומיות האלה רק יגדלו ככל שתוכנות, יישומים ו-pipelines יתפתחו בשנים הבאות על גבי מודלי AI בעלי תחכום גובר".

הקולר החכם של PetPace נכנס לייצור המוני

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת PetPace משפיים סיימה את הפיתוח של קולר חכם לניטור בריאות חיית המחמד, ונכנסת לשלב הייצור ההמוני. החברה צופה שהיא תמכור עשרות אלפי קולרים בעולם, וביצעה את הזמנת הייצור הראשונה שלה: קבוצת ניסטק (Nistec) קיבלה הזמנת ייצור של 10,000 היחידות הראשונות אשר יתבצע במפעל ניסטק צפון הנמצא במעלות. הייצור כולל הרכבת המעגל האלקטרוני, בדיקה חשמלית והרכבה מכנית של הרצועה עד לרמת המוצר הסופי. ניסטק מסרה שהיא מלווה את החברה משלב האבטיפוס, וסייעה ל-PetPace להתאים את הייצור, כולל הלחמה בלייזר ושימוש בחומרים ובדבקים מיוחדים.

הקולר זקוק למארז בגימור גבוה ובאטימות מוחלטת, לאור תנאי הסביבה המחמירים הנדרשים ממוצר שחיית המחמד עונדת באופן רצוף ולאורך שנים. מנכ"ל ניסטק צפון, ווספי ארמז, אמר שמדובר במוצר שדרש מענה ייצורי מיוחד. "פיתחנו עבורו מספר תהליכי ייצור ייחודיים, כמו שילוב של יציקות מיוחדות, הלחמה בלייזר, הטמעת חיישנים פיאזו אלקטריים בקולר ועוד. מדובר במוצר רפואי אשר נדרש לעמוד בתנאי סביבה קשים". מנכ"ל חברת PetPace, ליאור אברהם, אמר שהאינסטינקט של בעלי חיים כמו חתולים וכלבים הוא להסתיר חולשה, כאב ומחלות. הקולר החכם מאפשר לזהות סימפטומים שיש לטפל בהם".

חברת PetPace הוקמה בשנת 2012, על-ידי אבנר שניאור (יו"ר החברה), אבי מנקס וד"ר אסף דגן (הווטרינר הראשי), ומעסיקה כיום כ-20 עובדים. הקולר שהיא פיתחה עוקב באופן רציף אחר מדדים פיזיולוגיים של בעל החיים: דופק, נשימה, טמפרטורה, שינויים בדופק (HRV), רמת פעילות ותנוחות (באמצעות חיישני תאוצה). הוא מקושר אל אפליקציית סלולר ואל ממשק אינטרנט באמצעות וויי-פיי ו-eSim וכולל מודול GPS המאפשר לאתר את בעל החיים בבית או בחוץ במידה והוא הולך לאיבוד. המוצר כולו שוקל 45 גרם בלבד ועובד 40 יום ברציפות בין טעינות סוללה.

השלב הבא: זיהוי מוקדם של מחלות

ליאור אברהם סיפר ל-Techtime שהחברה נדרשה להתגבר על אתגרים מפתיעים. "הקושי המרכזי הוא לקלוט את המדדים הפיסיולוגיים ולקרוא אותם נכון. למשל כאשר מנטרים כלב עם פרווה או בלי פרווה. במדידת החום של בעלי חיים, הווטרינרים מכניסים מד חום לפי הטבעת במרפאה. התגברנו על הבעיה באמצעות פטנט שרשמנו המאפשר לנו להשוות מדדים שונים, ולהגיע למסקנה האם יש עלייה או ירידה בחום. גם זיהוי של מצוקה, כאבי או מחלות הוא אתגר מיטוחד. כאן נכנסת לתמונה הבינה המילאכותית. פיתחנו מודלים המאפשרים להגיע למסקנה האם הכלב או החתול סובל מכאבים או מראה סימני מצוקה אחרים".

"כעת אנחנו עובדים על הוספת יכולות לזיהוי מוקדם של מחלות, הדורשות שימוש בבינה מלאכותית ובבסיסי נתונים גדולים מאוד. אנחנו עובדים על מודלים המזהים אפילפסיה, המלטה קרבה ויש לנו בתוכניות מחלות נוספות כמו סרטן למשל". החברה נמצאת כעת בשלב המכירות הראשוני של מוצר הדור השני, שהחלו בארצות הברית, ובהמשך יתרחבו גם לקנדה ולאירופה. "יש לנו כבר הזמנות קיימות, ועל-פי התחזית שלנו נגיע להיקף מכירות של כמה  עשרות אלפי יחידות כבר בשנת 2024".

אלי ישראלי מונה לסמנכ"ל הטכנולוגיות של Odysight.ai

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Odysight.ai מהישוב עומר שליד באר שבע, הודיעה על מינוי של אלי ישראלי לתפקיד סמנכ"ל טכנולוגיות ראשי של החברה. בתפקידו החדש הוא יהיה אחראי על הגדרת האסטרטגיה הטכנולוגית הכוללת של החברה ופיתוח טכנולוגעיות לשוקי היעד המרכזיים: תעופה, תחבורה ואנרגיה. החברה מפתחת ומספקת פתרונות הכוללים חומרה ותוכנה עבור תחזוקה מבוססת חיזוי (Predictive Maintenance – PdM) וניטור מבוסס אירועים (Condition-Based Monitoring – CBM) שהיא בונה מסביב לטכנולוגיות של מצלמות וידאו זעירות.

אלי ישראלי הוא בעל ותק רב בתעשיית התעופה והביטחון. לפני בואו ל-Odysight.ai שימש בתפקיד סמנכ"ל טכנולוגיות ראשי של חברת Gadfin מרחובות, המפתחת כלי-טיס בלתי מאויישים להובלת מטענים אשר משלבים בין יכולת המראה ונחיתה אנכית (VTOL) של רחפן לבין יכולת טיסה מהירה וחסכונית של כלי טיס אווירודינמי. לפני-כן שימש כסגן נשיא להנדסת מערכת בתעשייה האווירית (IAI) וניהל פרוייקטים בתחום הגנת טילים. לפני הצטרפותו לתעשייה האווירית ניהל פרוייקטי פיתוח של מפא"ת בתחומי המערכות האוויריות הלא-מאויישות.

חברת Odysight.ai מוכרת יותר בשמה הקודם, ScoutCam ונסחרת בבורסת OTCQB בארה"ב לפי שווי שוק של כ-28.2 מיליון דולר. החברה מייצרת מצלמות וידאו זעירות שפותחו במדיגוס עבור יישומים רפואיים ותעשייתיים. בנוסף, היא מספקת את המצלמות ללקוחות דוגמת נאס”א (עבור רובוט לבדיקת לוויינים), ווסטינגהאוס, רולס-רויס ו-Areva הצרפתית, המשלבות אותן במערכות בקרת טמפרטורה של כורים גרעיניים, מערכות בדיקת מנועי סילון וצוללות גרעיניות.

בחודש מרץ 2023 היא התפצלה ממדיגוס אשר החזיקה בכ-27% ממניותיה, השלימה גיוס הון פרטי בהיקף של כ-14 מיליון דולר בהובלת הדירקטור והמשקיע מורי ארקין, שינתה את שמה ודיווחה על השלמת הפיתוח של מערכת בדיקה ויזואלית עבור אלביט. בחודש אוגוסט 2023 היא דיווחה שהמצלמות הזעירות מתוצרתה (חלקן בקוטר של כ-1 מ"מ), שולבו במערכת תחזוקה מונעת שפותחה בתעשייה האווירית עבור מסוקי בלק הוק (סיקורסקי UH60), הנחשבים למסוקי הקרב הנפוצים ביותר בעולם.

סיסקו רוכשת את Splunk תמורת 28 מיליארד דולר במזומן

פורסם בתאריך ע"י Techtime

מנכ"ל חברת סיסקו (Cisco), צ'אק רובינס, דיווח היום (ה') בבלוג של החברה על עיסקת ענק בהיקף של כ-28 מיליארד דולר, שבמסגרתה תרכוש סיסקו את חברת התוכנה Splunk לפי מחיר מניה של 157 דולרים. מדובר בעסקת מזומנים אשר צפויה להסתיים עד סוף הרבעון השלישי 2024. רובינס: "העיסקה הזאת תמזג שתיים מחברות התוכנה הגדולות בעולם, ותחזק את האסטרטגיה של סיסקו לספק תקשורת מאובטחת לכל הצרכים והאבזרים. סביבת ה-IT השתנתה באופן דרסטי בעקבות החלטת ארגונים גדולים בעולם להעביר את עסקיהם למתכונת דיגיטלית, והדבר קיבל תאוצה נוספת בעקבות האימוץ של בינה מלאכותית.

"השינויים האלה מספקים הזדמנויות רבות, אבל גם מורכבות בסדר גודל חסר תקדים. זהו יום היסטורי עבור סיסקו. מיזוג בין שני מנועי החדשנות האלה ייצור חברת תוכנה מהגדולות בעולם". חברת ספלאנק הוקמה בשנת 2003 ופועלת מסן פרנסיסקו. היא פיתחה חבילה של פתרונות תוכנה מבוססי AI לאבטחה, ניטור וניתוח נתונים בכמויות גדולות ובקצבי תעבורה מהירים. המערכות שלה מאפשרות להפיק תובנות עסקיות ומידע מסוגים שונים – מרמת אבזרי ה-IoT ועד לרמת תשתיות הענן והתקשורת.

המוצרים של החברה מבוססים על 1,100 פטנטים רשומים. ברבעון השני של 2023 הסתכמו מכירותיה בכ-3.85 מיליארד דולר. חברת סיסקו היא מספקיות פתרונות התקשורת, הענן והתוכנות הגדולות בעולם, ופועלת גם היא מסן פרנסיסקו, קליפורניה. בשנת הכספים האחרונה (שהסתיימה ביולי 2023) הסתכמו מכירותיה בכ-57 מיליארד דולר. ההודעה על העיסקה הפילה את מנייתה בבורסת נסד"ק בכ-3.4% וכעת היא נסחרת לפי שווי חברה של כ-217 מיליארד דולר.

 

 

Hugging Face: "גאודי-2 מהיר יותר מ-H100"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Hugging Face הצרפתית-אמריקאית פירסמה דיווח על מבחן השוואתי שהיא ביצעה, שבמהלכו השיגו מאיצי הבינה המלאכותית גאודי של חברת הבאנה לאבס הישרלאית (בבעלות אינטל), תוצאות טובות יותר מהמאיצים המתחרים של אנבידיה. חברת Hugging Face מספקת כלים לפיתוח יישומים המתבססים על לימוד מכונה ובינה מלאכותית מבוססת רשתות נוירונים. החברה מסרה שבמהלך מבחון השוואית לאימון רשתות במודל BridgeTower ליישומי ראייה ממוחשבת לעיבוד שפה שפה ממוחשבת, המעבד החדש של הבאנה לאבס, Gaudi-2, מהיר יותר ממאיצי ה-GPU מסדרות A ו-H של חברת אנבידיה באימון מודל BridgeTower לראייה ושפה ממוחשבת. החברה מסרה שעל-פי הממצאים, באימון המודל BridgeTower הספציפי, ביצועי Gaudi2 טובים ב-40% מה H100 החדש ביותר של Nvidia ואף עד פי 2.5 מהירים מה- 100A.

זוהי בשורה טובה לאינטל, אשר מתחרה ראש בראש מול חברת אנבידיה באמצעות הטכנולוגיה של Habana Labs הישראלית. על פי הממצאים, באימון המודל BridgeTower הספציפי, ביצועי Gaudi2 היו טובים בכ-40% מביצועי מאיץ H100 החדש ביותר של אנבידיה, ומהירים עד פי 2.5 מממאיץ 100A. אינטל הסבירה שהשיפור בביצועים מיוחס בעיקר ליכולות חדשות ששולבו ב-Gaudi2 לטעינת נתונים מהירה ישירות למאיץ, ולייעול העיבוד של נתוני וידאו ותמונות הנדרשים לאימון מודלים אלו. אינטל מודה שעדיין נותרו אתגרים רבים בפיתוח החומרה והתוכנה על-מנת להגיע לרמה של חברת אנבידיה.

חברת Hugging Face פיתחה את פלטפורמה פופולרית מאוד לשיתוף, אימון ופריסה של מודלי NLP מבוססי טרנספורמר כמו BERT, GPT-2 ו-GPT-3. החברה מספקת ספריות קוד פתוח ב-Python המאפשרות למפתחים ליישם בקלות מודלים מתקדמים, מבלי להתעסק עם פרטים טכניים. בין השאר, הבאנה לאבס מספקת סביבת פיתוח למפתחים עם ספריית Optimum Habana של Hugging Face, במטרה לאפשר העברה קלה של קוד קיים לריצה על Gaudi2, ולנצל את מלוא הביצועים שהוא מספק. מודל BridgeTower נחשב לאבן דרך חשובה בתחום הראייה והשפה הממוחשבת. אינטל: "היכולת לאמן אותו במהירות גבוהה צפויה לתרום להתקדמות התחום".

סגנית נשיא AMD מצטרפת לדירקטוריון NeuReality

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת ניוריאליטי (NeuReality) מקיסריה הודיעה שסגנית נשיא ומנהלת חטיבת השרתים בחברת AMD, לין קומפ (Lynn A Comp), מצטרפת למועצת המנהלים של ניוריאליטי. לין היא בעלת נסיון של 25 שנה בתעשיית השבבים, ובעבר כיהנה כסגנית נשיא קבוצת מרכזי הנתונים (דטה סנטר) של אינטל. בשנת 2020 צירף אותה המגזין Connected World לרשימת הנשים המשפיעות בטכנולוגיה. דירקטוריון החברה מונה בכירים נוספים מהתעשייה העולמית, בהם: ד"ר נאבין ראו (Naveen Rao), לשעבר מנהל קבוצת מוצרי AI באינטל ו-סי.ג'יי ברונו (CJ Bruno), לשעבר מנהל קבוצת המכירות והשיווק של אינטל באמריקה.

מייסד משותף ומנכ"ל NeuReality, משה תנך, אמר שצירופה של לין לדירקטוריון, "יסייע לנו  לעבור משלבי הפיתוח לשלבי הייצור וההטמעה בשוק. בעזרתה נשכלל את אסטרטגיות השוק שלנו עבור מוצרי ושירותי ההסקה שלנו המבוססים על AI". לין אמרה שניוריאליטי מציעה גישה חדשנית בתחום פלטפורמות עיבוד ממוקדות AI באמצעות פתרון הסקה קל להטמעה מקצה לקצה. "לפתרון הזה יש פוטנציאל להפוך לתקן הזהב של אפליקציות AI מורכבות בהיקף רחב".

חברת ניוריאליטי מפתחת פתרונות הסקה (inference) עתירי ביצועים מבוססי חומרה ותוכנה. מוצר הדגל שלה הוא שבב NR1, שהוא המוצר הראשון בקטגוריית מעבדים שהחברה הגדירה, בשם Network Addressable Processing Unit. השבב הזה משמש כעין שרת-בשבב ומיועד לשימוש במרכזי נתונים שבהם יש צורך לבצע עיבוד רחב היקף של אלגוריתמי בינה מלאכותית.

גיוס עובדים חדשים

השבב כולל את מרכיבי הקישור, העיבוד ומאיצי בינה מלאכותית (Deep Learning Accelerators). החברה גם מספקת פתרונות מדף בכרטיסי PCIe וחבילת תוכנות וכלים לביצוע יעיל של משימות העיבוד הנדרשות. הגישה הזאת מספקת ביצוע מהיר של מטלות המבוצעות כיום באמצעות תוכנה ולכן הן איטיות יותר, דוגמת ניהול, עיבוד פקודות הכנת המידע לרשת הנוירונים ועוד.

החברה הוקמה בשנת 2019 על-ידי משה תנך, סמנכ"ל התפעול צביקה שמואלי וסמנכ"ל פיתוח שבבים יוסי קסוס. תנך הגיע מאינטל ומארוול, צביקה שמואלי הגיע ממלאנוקס והבאנה לאבס. יוסי קסוס שימש כדירקטור בכיר להנדסה במלאנוקס וכראש תחום פיתוח שבבים באיזיצ'יפ (שנימכרה למלאנוקס). ה-CTO, ליאור חרמוש, הוא לשעבר fellow בחברת PMC Sierra. בסוף 2022 השלימה ניוריאליטי גיוס הון בהיקף של כ-35 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה כ-50 עובדים במרכזי פיתוח בתל אביב ובקיסריה, ומתכננת להכפיל את מצבת העובדים בשנה הקרובה.

 

Deepchecks הכריזה על פתרון לבדיקת ואימות AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מייסדי Deepchecks פיליפ טנור (מימין) ושיר חורב

חברת Deepchecks התל אביבית הכריזה על מערכת לבדיקת הביצועים והתיפקוד של מערכות בינה מלאכותית (AI), והודיעה שהיא מוציאה את המערכת לשימוש חופשי במתכונת של קוד פתוח. ההכרזה נעשתה עם השלמת גיוס הון בהיקף של 14 מיליון דולר, אשר הובל על-ידי קרן Alpha Wave Ventures ובהשתתפות Hetz Ventures ו-Grove Ventures. החברה הוקמה בסוף 2019 על-ידי המנכ"ל פיליפ טנור, והטכנולוגית הראשית שיר חורב, אשר הכירו אחד את השני בתוכנית תלפיות של צה"ל ועבדו ביחד בפיתוח אלגוריתמים ביחידה 8200. בין השאר היא השתתפה בתוכנית ההאצה של אינטל, Intel Ignite.

הטכנולוגיה של Deepchecks מיועדת להתמודד עם אחד האתגרים הקשים של שימוש במערכות בינה מלאכותית, החל מאלגוריתמים לעיבוד תמונה, תוכנות אנליטיקס עבור תחזוקה מונעת, ניתוח מידע מחיישנים וכלה במערכות גדולות כמו ChatGPT: כיצד ניתן לבדוק ולאמת אותם, כדי למנוע קבלת תוצרים. האתגר כל-כך קשה מכיוון שהיעילות של תוכנות בינה מלאכותית תלויה בבסיס הנתונים שעליו היא התאמנה ובמודל היישום שהוא מרכיב תוכנה שקשה מאוד לעקוב אחר הפעילות הפנימית בתוכו. למעשה, רוב מערכות הבינה המלאכותית הן "קופסה שחורה" עבור המפתחים והמשתמשים.

מדובר בצורך דחוף, תחום הבינה המלאכותית צומח בשיעוק חסר-תקדים: על-פי ההערכות שונות הוא יסתכם בשנת 2023 בכ-26 מיליארד דולר – אבל צפוי להגיע להיקף של 226 מיליארד דולר כבר בשנת 2030. קיימות מספר דרכים לבדוק ולאמת מערכת בינה מלאכותית. אחד מהמלכים הראשונים הוא בדיקת בסיסי בסיס הנתונים שעליו היא אומנה, דוגמת תמונות, מודלי הערכת סיכון להלוואות, הערכת השווי העסקי של לקוח וכדומה, כדי לוודא שהן לא מייצר הטיות (Bias) סמויות. בנוסף, יש צורך לבדוק את מודל הבינה המלאכותית או הרשת הנוירונית עצמה והתאמן למשימה, ולבצע הדמייה של פעילות המערכת ושל התוצרים מול בסיסי נתונים שהם שונים מבסיסי נתונים שעליהם המערכת אומנה.

חברת Deepchecks פיתחה מודולי בדיקה וניטור של מערכות בינה מלאכותית המאפשרים לבדוק אותן, לאמת את תקפותן וגם לבצע הדמייה מהירה של פעילותן. החברה פועלת במתכונת כפולה: מתן הכלים הבסיסייים חינם באמצעות אתר GitHub, כדי לבנות קהילת קוד פתוח ולהרגיל את השוק לפתרון, ומתן פתרון ייעודי ברמת אינטגרציה גבוהה ללקוחות בתשלום. בבלוג שפירסם באתר החברה, סיפר המנכ"ל רוט שהחברה שיחררה לשוק כלי לבדיקת מושדלי לימוד מכונה בינואר 2022, ועד היום הורידו אותה יותר מ-650,000 משתמשים. רוט: "ההצלחה הזאת הפכה את testing ML לחלק בלתי נפרד מסביבת ה-AI. כעת אנחנו עובדים לשלב הבא ומכריזים על הזמינות להורדה של מערכת הניטור שלנו למודלי לימוד מכונה".

Polyn הכריזה על חיישן זעזועים מבוסס רשת נוירונים אנלוגית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Polyn Technology מקיסריה הכריזה על חיישן זעזועים ליישומי תחזוקה מונעת, שהוא חסכוני באנרגיה עד פי 1,000 בהשוואה לחיישני הזעזועים הקיימים היום בשוק. להערכת החברה, שידור המידע מהחיישן לענן אחראי כיום לכ-85%-99% מצריכת ההספק של החיישנים. כדי לספק מידע יעיל על כשלים מכניים, החיישנים משדרים מידע ברוחב פס של עד 20KHz, אשר מעובד בענן. החברה מציעה חיישן המעבד את המידע, ושולח לענן רק את התבנית המפוענחת בנפח של אלפית מהמידע שכיום נישלח לענן.

החיישן החדש,  VibroSense, מבוסס על שבב של החברה אשר מיוצר בטכנולוגיית Neuromorphic Analog Signal Processing – NASP של החברה, אשר מבוססת על פיתוח מתימטי של המדען הראשי אלכסנד גודובסקי. הוא פיתח משוואה המאפשרת לייצג באופן אנלוגי את הפעילות של רשתות נוירוניות בשלב ההסקה (רשתות מאומנות). הפיתוח איפשר לחברה לייצר מעגל המממש רשת המקבילה לאלפי נוירונים דיגיטליים – באמצעות אבני בניין קלאסיות כמו מגברי-שרת (OpAmp) ונגדים.

למעשה, הרשת הנוירונית של החברה היא מעורבת (היברידית). מכיוון שלהערכתה פחות מ-10% מכל רשת נוירונית דיגיטלית משתנה בזמן עקב קבלת עידכונים, ושאר ה-90% נשארים קבועים ולא משתנים, הפתרון שלה מבוסס על תמהיל של שתי הטכנולוגיות: עיקר הרשת מבוסס על הנוירונים האנלוגיים ורק חלק קטן ממנה הוא דיגיטלי ומאפשר קבלת עידכונים. בין השאר, היא מאפשרת ללקוחות לבחור את התמהיל דיגיטל-אנלוג שאותו הם מעדיפים.

זהו השבב השלישי של החברה, בשנת 2022 היא כריזה על השבב NeuroVoice לעיבוד אותות שמע במכשירי שמיעה, ועל השבב NeuroSense לעיבוד מידע הנקלט על-ידי אבזרי ניטור אישי לבישים. מאז הקמתה ב-2019 החברה גייסה כ-4.5 מיליון דולר. כיום היא רשומה בבריטניה ויש לה משרדים בלונדון, אבל משרדיה הראשיים מצויים בישראל והיא נמצאת בתהליכי רישום של 21 פטנטים. השבבים מיוצרים על-ידי גלובלפאונדריז בטכנולוגיית CMOS ברוחב צומת של 55 ננומטר.

הרגולטור חייב להתמודד עם בעיית הבינה המלאכותית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: דמות סינתטית מתוך הסרט Avatar: The Way of Water, קרדיט: 20th Century Studios

מאמר דעה. מאת: רוני ליפשיץ, עורך Techtime

השבוע השיקה חברת אנבידיה שירות חדש בשם DGX Cloud, המאפשר לחברות לאמן רשתות בינה מלאכותית באמצעות הענן. השירות יהיה נגיש ללקוחות באמצעות ענני-ענק דוגמת אורקל, אמזון, גוגל ואז'ור של מיקרוסופט. אנבידיה תספק באמצעותו את כל תשתיות החומרה והתוכנה המאפשרות לחברות לפתח יישומי בינה מלאכותית ולאמן רשתות נוירוניות גדולות, כולל גישה אל חבילה של תוכנות מקטגוריית Generative AI, אשר מסוגלות לייצר אובייקטים דיגיטליים חדשים על בסיס בקשות טקסטואליות.

שירות NeMo למשל, מאפשר לייצר תכנים באמצעות מודלים של שפות שבאמצעותם ניתן לייצר בוטים המתנהגים כבני אדם. שירות Picasso מייצר אובייטים ויזואליים חדשים כמו תמונות, דגמים תלת מימדיים וסרטי וידאו, באמצעות בקשות טקסטואליות. הפוטנציאל הטמון בטכנולוגיות האלה הוא עצום: ראו למשל את האפקט של פתיחת ממשק ציבורי לשירות ChatGPT. המהלך היה כל-כך מרשים שלאחרונה אמר אחד ממנהלי חברת התוכנה דאסו סיסטמס, ש"בינואר 2022 העולם השתנה".

אלא שיש מכנה משותף אחד בכל החידושים האלה: למשתמש אין שליטה מלאה במודלים ובבסיסי המידע שמאחוריהם, ולצרכני המוצרים אין יכולת לדעת האם סרטון הווידאו, התמונה, או הדובר שמאחורי הטלפון – הם אמיתייים או סינתטיים. ומכיוון שכל מקורות המידע שלנו הם כיום דיגיטליים, ההתקדמות המואצת של תחום הבינה המלאכותית מביאה אותנו במהירות אל מצב שבו לא נוכל להבדיל בין אובייקטים אמיתיים לבין אובייקטים מלאכותיים. או במלים אחרות – להבדיל בין אמת לשקר.

הנה דוגמא קטנה: לאחרונה הציגה חברת תוכנה גדולה תכונה חדשה בשיחות וידאו מקוונות: יישום הלומד את מאפייני המשתתפים בשיחה, ומוודא שהם ייראו כאילו הם תמיד מרוכזים, ולא מורידים את מבטם מהמסך. כלומר, הוא מייצר מצג מעורב, שבו תוכנת בינה מלאכותית מתקנת את המציאות בכל רגע. נגיעות קלות, אבל משמעותיות. התוצאה: למשתתף בשיחה אין אפשרות לדעת האם ההקשבה של עמיתו מבטאת הקשבה אמיתית – או שהיא "תיקון סינתטי" של סוכן תוכנה.

האם נידרש לרישיון שימוש בבינה מלאכותית?

מכאן שעוד לפני שנכנסנו לבעיות קשות של שמירת קניין רוחני, עמידה בדרישות איכות ובטיחות או בקרה על איכות ואמינות המודלים הגנרטיביים ובסיסי הנתונים שלהם, אנחנו כבר מצויים בעולם שבו הבינה המלאכותית משבשת את תפישת המציאות שלנו. זהו רגע קריטי המחייב התערבות רגולטורית מיידית. כפי שהרגולטורים מכתיבים נורמות התנהגות בתחומים כמו שמירה על פרטיות ברשת, מדיניות אבטחת מידע מוגדרת, מניעת קרינה אלקטרומגנטית מסוכנת ונכנסים לתחומים רבים שבהם הטכנולוגיה עשויה לסכן את החברה או את בני האדם כפרטים – הגיע הזמן שהם יתמודדו עם גם אתגר הבינה המלאכותית.

אם הם לא יעשו כן, יש סיכוי שבעתיד הקרוב נתגעגע לסוגיות פשוטות כמו "פייק ניוז". גם אם הדבר כרוך בהאטה טכנולוגית מסויימת, הרגולטור צריך להיכנס מיידית לתמונה ולהתחיל להגדיר מה מותר ומה אסור. ההתנהלות הזאת מוכרת ומקובלת בתחומים רבים, כמו למשל תחבורה, מערכות בריאות, בקרת מזון ותרופות ועוד. התעשייה מכבדת את הצורך של הרגולטור להגן על החברה ולהבטיח מערכות אמינות ובטוחות. היא למדה לחיות עם הליכי אישור ארוכים אך חיוניים, ואפילו מפיקה מכך תועלת.

הגיע הזמן להסדיר את תחום הבינה המלאכותית: להגדיר מה הן הדרישות מהקוד כדי להבטיח שיעמוד במטרותיו, להבטיח הפרדה בולטת וחד-משמעית בין מידע סינטתי למידע מקורי, לחייב שימוש רק במודלים ובבסיסי נתונים שקיבלו הסמכת אמינות ובטיחות, כדי להבטיח את איכותם ואמיתיותם. להגדיר את האסור והמותר בתחום הזה, ולהתנות פעולות מסויימות בקבלת רישיון. ללא התמודדות עם הבעיה הזאת, אנחנו עשויים להגיע למשבר חברתי ותרבותי חסר תקדים ובעל השלכות הרות-אסון.

ניסטק תייצר את מודולי התקשורת של Elsight

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת אלסייט (Elsight) מאור יהודה חתמה על הסכם ייצור עם קבוצת ניסטק(Nistec) לייצור אלפי מודולי תקשורת לרחפנים. היקף העיסקה נאמד בכ-3 מיליון שקל. חברת אלסייט פיתחה את מודול התקשורת Halo, אשר מספק לרחפנים ולכלים בלתי מאויישים באוויר או על-גבי הקרקע, לפעול מעבר לטווח הראייה של המפעיל. (Beyond Visual Line of Sight – BVLOS). המודול מבוסס על פלטפורמת תקשורת מודולרית הכוללת מעבד בינה מלאכותית, אשר מזהה את הרשתות האלחוטיות בסביבת הכלי האוטונומי. 

המודול מזהה את כל הרשתות הסלולריות (כולל 5G), טכנולוגיות RF לא סלולריות ותקשורת לוויינים (SatCom), מתחבר אל הרשת הזמינה ביותר באמצעות מנגנון זיהוי מאובטח, וממשיך להיות בקשר עם המפעיל, למרות שבמהלך ההפעלה הוא עובר מרשת לרשת. החברה מערכיה שכיום היא מגיעה לרמת חיבוריות של 98.99%. רכיב הבינה המלאכותית של החברה מנטר את כל הרשתות הזמינות בקצב של מספר פעמים בשנייה, בודק את עוצמן ובוחר בכל רגע ברשת החזקה והיציבה ביותר.

הזמנה של 2,000 מערכות

המערכת מסוגלת לפצל את התקשורת לאפיקים מקבילים אשר פועלים ברשתות נפרדות, ולחבר אותם בחזרה לקבלת תקשורת מלאה, הן בתחנת המפעיל והן בכלי האוטונומי עצמו. ניסטק מסרה ל-Techtime שעד היום היא ייצרה 250 מודולים ראשונים במפעל ניסטק צפון במעלות. הסכם הייצור כולל הזמנה בהיקף של כ-2,000 מערכות אשר יסופקו בשנתיים הקרובות. הפרוייקט כולל ייצור המעגל האלקטרוני, ביצוע בדיקות חשמליות והרכבת מכלול מלא עבור הלקוח הסופי.

חברת אלסייט הוקמה בשנת 2009 על-ידי ניר גבאי ורועי קאשי, יוצאי יחידה טכנולוגית בחיל המודיעין, ומנוהלת על-ידי יואב אמיתי. החברה החלה את דרכה בפיתוח ערוצי תקשורת לתחום האודיו/וידאו, אולם שינתה כיוון לאור התפתחות שוק הרחפנים, ובשנת 2020 השיקה את מערכת התקשוורת Halo. בשנת 2017 החברה ביצעה הנפקה בורסה האוסטרלית והיום היא נסחרת לפי שווי שוק של כ-45.8 מיליון דולרים אוסטרליים.

סרגון פיתחה תוכנת AI לניהול רשתות תמסורת

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת סרגון (Ceragon) מראש העין הכריזה על תוכנת Ceragon Insight לתכנון, ניהול והקמת רשתות תמסורת עבור תשתיות הדור החמישי (5G).  התוכנה החדשה מבוססת על ליבת בינה מלאכותית (AI) אשר עוקבת אחר כל המרכיבים של רשת תמסורת פתוחה, דוגמת Open RAN. מנכ"ל סרגון, דורון ארזי (בתמונה למעלה), אמר שהמערכת מעניקה למפעילים נקודה אחת שממנה ניתן לנהל את כל הרשת, גם כאשר היא בנויה מציוד של חברות שונות. "התוכנה מסוגלת לאתר חריגות וחזדות תקלות עודל פני שהן מתרחשות. תחזוקה מונעת מבוססת חיזוי מצמצת את זמני הנפילה של הרשת ומסוגלת למנוע האטה בקצב העברת התקשורת".

סרגון מספקת פלטפורמות תקשורת אלחוטית עבור מרכיב התמסורת (Backhaul) ברשתות סלולריות, המקשרות בין אתרים מרוחקים ובין תאים סלולריים וליבת הרשת. ההתמקדות המרכזית של החברה היא ברשתות מוגדרות תוכנה (SDR) המאפיינות את תשתיות הדור החמישי (5G). החברה הודיעה שהיא תציג את התוכנה במהלך תערוכת MWC 2023 שתיפתח בשבוע הבא בברצלונה. יכול להיות שבתערוכה היא תציג חידוש גדול יותר: פלטפורמת תקשורת חדשה בשם OPEN transport, עבור קישוריות ארוכת טווח בין רשתות שונות הפועלות בארכיטקטורת רשת פתוחה.

מדוע תעשיית התקשורת נרתעת מבינה מלאכותית?

ראוי לציין שתעשיית התקשורת נחשבת לשמרנית מאוד בכל הקשור לבינה מלאכותית, ונרתעת מאימוץ רחב-היקף של פתרונות AI. לאחרונה התפרסם סקר שוק של חברת אנבידיה שנערך בקרב 400 ספקיות שירותי תקשורת ברחבי העולם. הסקר מגלה כי למרות ש-93% מהחברות מאמינות שבינה מלאכותית תגדיל את הרווחיות, מחציתן השקיעו בפרוייקטי AI פחות ממליון דולר במהלך השנה האחרונה, ורק 3% השקיעו יותר מ-50 מיליון דולר במהלך 2022. מדוע ההשקעה כל כך נמוכה? 44% הסבירו זאת בחוסר יכולת לתמחר את יתרונות הבינה המלאכותית, ו-33% אמרו שהם מתקשים להשיג מומחים בתחום הבינה המלאכותית.

מעניין לציין שרוב החברות מאמינות שהתרומה המרכזית של הבינה המלאכותית תורגש בעיקר מאחורי הקלעים. רק 35% מהנישאלים סבורים שהיא תגדיל את המעורבות של הלקוחות ביישומי רשת שונים. כ-44% מהנשאלים העריכו שהבינה המלאכותית תסייע בהפחתת עלויות, והרוב המוחלט – 60% – מאמינים שהתרומה המרכזית של הבינה המלאכותית תתבטא באוטומציה של תחזוקת הרשת, אשר תביא לשיפור בביצועים ולהפחתה בתקלות. זהו התחום שבו מתמקדת גם תוכנת Insight של סרגון.

חברת סרגון נסחרת בבורסת נסד"ק לפי שווי שוק של כ-160 מיליון דולר. בשנת 2022 הסתכמו מכירותיה בכ-295 מיליון דולר, צמיחה של 1.5% בלבד בהשוואה לשנת 2021. שוקי היעד המרכזיים שלה הם הודו (27% מהמכירות), צפון אמריקה (23%) ואמריקה הלטינית (18%). החברה שהצליחה להימלט ב-2022 מנסיון השתלטות עויינת של חברת אוויאט האמריקאית, פירסמה תחזית מכירות של 325-345 מיליון דולר בשנת 2023.

יצרניות שבבי AI נאלצות להימלט אל אקזיט מהיר

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברות סטארט-אפ המפתחות שבבי בינה מלאכותית (AI), נכנסות לעידן של אי-ודאות וקושי בהגעה אל השוק. כתוצאה מכך הן ייאלצו להציג בקרוב אלטרנטיבה עסקית, כאשר הנפוצה ביותר תהיה אקזיט באמצעות מכירתן לחברות הענק. כך מעריכה חברת המחקר Omdia בדו"ח חדש על תעשיית השבבים. להערכת החברה, בין השנים 2018-2022 השקיעו קרנות ההון סיכון בעולם כ-6 מיליארד דולר בחברות חדשות המתמקדות בייצור שבבי בינה מלאכותית, אולם העידן הזה הסתיים.

"המעבר משוק הסובל ממחסור ברכיבים אל שוק הסובל מעודף רכיבים, השינויים במדיניות המוניטרית בעולם והמשבר הכלכלי שהחל להתפתח ב-2022, שינו את האווירה הכלכלית ומקשים על גיוס הון סיכון". אומנם אלה בעיות שעימן מתמודדות כל חברות הסטארט-אפ, אולם בתחום הבינה המלאכותית קיים קושי נוסף. אנליסט בכיר ב-Omdia, אלכסנדר הרוול, הסביר: "אפילו חברות AI הנהנות מהגיבוי הפיננסי הטוב ביותר, נדרשות כיום לספק תמיכת תוכנה ברמה הגבוהה שהשוק התרגל לקבל מחברת אנבידיה. זהו מחסום כניסה גדול מאוד המקשה על החברות להגיע אל השוק".

ההון של התעשייה נמצא בחברות הענן

בעקבות זאת צופה חברת המחקר שחברות מובילות בתחום שבבי ה-AI יחליטו השנה לבצע אקזיט, ככל הנראה באמצעות מכירתן לאחת מענקיות הענן או אחת מיצרניות השבבים הגדולות: "לאפל יש הון זמין בהיקף של 23 מיליארד דולר ולאמזון יש 35 מיליארד דולר, בעוד שליצרניות שבבים כמו אניבידיה, אינטל ו-AMD יש כ-10 מיליארד דולר לזמינים להשקעות – כל אחת. חברות ענן הגדולות (hyperscalers) כבר הראו שהן מעוניינות לשלב רכיבי AI ייעודיים, ושהן יכולות להרשות לעצמן לרכוש את היכולות האלה".

המלכודת הטכנולוגית של CGRA

מעניין לציין שכמחצית מכל ההון שגוייס (6 מיליארד דולר) נותב אל טכנולוגיה אחת בלבד: רכיבי האצה מסוג Coarse Grained Reconfigurable Array – CGRA. מדובר במאיצים הפועלים לצד יחידת העיבוד המרכזית (CPU), אשר מבוססים על מערכים גדולים של יחידות עיבוד מקביליות (Processing Elements), המזכירות בתפישתן את רעיון ה-ALU ברכיבי FPGA מיתכנתים.

ברוב המקרים הם נבנים במטרה להטעין ברכיב את מודל הבינה המלאכותית במלואו – אולם כיום מתעוררים ספיקות ביחס ליעילות של האסטרטגיה הזאת – במיוחד לאור הגידול המתמשך בהיקפם של המודלים האלה. הרוול: "בשנים 2018-2019 היה הגיון בנסיון להטעין מודל שלם על שבב יחיד, מכיוון שהם עבדו במהירות גדולה מאוד ופתרו בעיות קלט/פלט של המודלים". אולם הצמיחה הדרמטית בגודל המודלים מייצרת בעיות ביכולת ההתרחבות (scalability). המודלים החדשים יותר מתובנתים ומורכבים, ולכן דורשים הרבה מאוד יכולות תכנות עבור מרכיבי ה-CPU שלהם. "יכול להיות שעתיד שבבי הבינה המלאכותית נמצא במקום אחר".

 

דאסו סיסטמס בונה זירת מסחר לתכנונים הנדסיים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: ג'יאן פאולו באסי. "הבינה המלאכותית טובה בהבאת מידע". צילום: Techtime

חברת דאסו סיסטמס (Dassault Systemes) בונה זירת מסחר אלקטרונית שתאפשר לחברות לסחור בתכנונים הנדסיים שבוצעו באמצעות תוכנת ה-CAD של החברה, SolidWorks. השירות יינתן על-גבי פלטפורמת הענן 3DEXPERIENCE Works. כך סיפר ל-Techtime מנהל פעילות הענן 3DEXPERIENCE Works ולשעבר מנכ"ל Solidworks, ג'יאן פאולו באסי. השיחה התקיימה במהלך מפגש הלקוחות השנתי של החברה שהתקיים בשבוע שעבר בנאשוויל, טנסי.

תוכנת SolidWorks נחשבת לכלי התכנון המכני-הנדסי הנפוץ בעולם. להערכת דאסו סיסטמס היא מחזיקה בכ-42% מהשוק העולמי ומכירותיה אחראיות לכ-22% מהכנסות החברה (שהסתכמו ב-5.67 מיליארד אירו ב-2022). ב-1 ביולי השנה החברה תתחיל במימוש אסטרטגיית ענן שנועדה להביא בהדרגה את רוב משתמשי SolidWorks להיות חלק מענן השירותים שלה, הכולל תמיכה בתוכנה וביישומים נוספים אשר יכולים לעבוד מולה, דוגמת כלי סימולציה, עבודה שיתופית ומחקר.

מדוע אתם מבצעים את המהלך? מהו הרעיון העסקי?

פאולו באסי: "אנחנו רוצים לעבור ממודל של מכירת מוצרים למודל של מכירת שירותים. בגישת המוצרים, מרגע שמכרת מוצר ללקוח, אתה למעשה מאבד איתו את הקשר. אולם במודל השירותים אתה צריך פלטפורמה מרובת יישומים שבזכותם אתה שומר על קשר עם הלקוח ומסייע לו לנצל את המערכת. כאשר התכנונים נמצאים בענן שלנו, אנחנו יכולים (בהסכמת הלקוחות), לבדוק אותם ולספק להם המלצות, למשל כיצד לשפר את התכנון".

חוות שרתים של 3DS OUTSCALE. תארח את זירת המסחר האלקטרוני של דאסו סיסטמס
חוות שרתים של 3DS OUTSCALE. תארח את זירת המסחר האלקטרוני של דאסו סיסטמס

"הרבה פעמים הלקוחות מתכננים מחדש רכיבים שכבר תוכננו ושיימצאו בענן שלנו. במקרים כאלה נוכל לאתר עבורם פתרונות מוכנים, ולהציע למתכננים לבדוק אותם ועל-ידי כך לקצר את זמן הפיתוח. השירותים האלה יינתנו תמורת תשלום. אנחנו מאמינים שיש להם פוטנציאל עסקי גדול מאוד, מכיוון שכל מי שייכנס לענן שלנו ישמח לקבל אותם. למעשה כבר התחלנו לבדוק את זירת המסחר במתכונת מוגבלת בשיתוף עם כמה לקוחות גדולים, במסגרת שירות 3DEPERIENCE Business. המטרה שלנו היא לבנות קהילה גדולה של שותפים שיספקו לחברי הקהילה שירותים שונים, כמו ביצוע פרוייקטי תכנון ושיתוף תכנונים קיימים".

מהי תשתית הענן שעליה אתם מתבססים?

"אנחנו פועלים באמצעות חברת 3DS OUTSCALE, הנמצאת בבעלות מלאה של דאסו. החברה בונה ומפעילה מרכזי נתונים המותאמים במיוחד לפלטפורמה שלנו. הדבר מעניק לנו בקרה מלאה על הטיפול במידע, על רמת האבטחה ועל מיקומה המדוייק של כל פיסת מידע. לחברה יש מרכזי שרתים המפוזרים במקומות רבים בעולם. הלקוחות שלנו רוצים לדעת בוודאות מלאה היכן נמצא המידע שלהם – באיזה שרת ובאיזה מיקום גיאוגרפי – ואת השירות הזה אנחנו יכולים לספק רק באמצעות OUTSCALE".

מדוע תספקו יישומים נוספים בענן?

"הדבר נובע מהתפישה ש-3DEXPERIENCE Works היא פלטפורמה למתן שירותים. לכן היא צריכה לספק ללקוחות מגוון רחב של שירותים. מהבחינה הזאת, תוכנת Solidworks היא למעשה רק אחד מהשירותים של הפלטפורמה. בנוסף, הלקוחות יוכלו לרכוש יכולת הפעלה של כל שאר 13 המותגים של דאסו סיסטמס, כולל תוכנת האנליטיקס NETVIBES, שהיא מערכת מבוססת בינה מלאכותית לעיבוד כמויות גדולות של מידע (ביג דטה)".

הפיל שבחדר: ChatGPT

מנכ"ל Solidworks, מאניש קומאר, הסביר מהיכן מגיע הצורך בתוכנת NETVIBES: "השלב הבא בתחום התכנון הוא ניתוח כמויות גדולות מאוד של נתונים כדי להעריך את השפעת התכנון על ההכנסות ועל הסביבה. כיום אי–אפשר להעריך מה יהיה מחירו של רכיב מסויים בעוד חמש שנים. אבל אם אתה יצרן רכב למשל, אתה יכול לבצע מחקר כדי לאתר את הרכיב ששינוי במחירו יהיה בעל ההשפעה הגדולה ביותר על המחיר הסופי ללקוח – ולחפש תחליף לו זול יותר.

אולם הפיל הגדול שבחדר הוא נושא הבינה המלאכותית. לדברי קומאר, "העולם השתנה בחודש נובמבר 2022, כאשר תוכנת Chat GPT עלתה לרשת". בחברה לא מדווחים מה הן תוכניותיה בתחום הבינה המלאכותית, אם כי שמועות והערכות מסדרון הן שהיא מתכננת לבנות מערכת מבוססת בינה מלאכותית אשר תוכל לתכנן מוצרים על–פי בקשה, כמו שתוכנת Chat GPT, למשל, יכולה לכתוב פיסות תוכנה בסיסיות. יחד עם זאת, העמדה הרשמית של החברה היא שבינה מלאכותית יעילה מאוד בקיצור תהליכים וביצוע מטלות אוטומטיות, אולם לא מחליפה את יכולת ההמצאה והחדשנות האנושיים.

באסי: "מערכות בינה מלאכותית מבססות על העבר, אולם שום מידע מהעבר אינו יכול לייצר המצאה חדשה עבור העתיד. התרומה העיקרית של הבינה המלאכותית תהיה בהבאת מידע והפיכתו לזמין יותר. אולם מערכת בינה מלאכותית יודעת רק דברים שהם כבר קיימים, אין לה את הדמיון להמציא דברים חדשים. כאשר למדתי הנדסה, היה מקובל להניח שמהנדס ממוצע מקדיש 75% מזמנו לאיתור מידע רלוונטי, ורק בשאר הזמן הוא עוסק בתכנון. איתור מידע תהיה התרומה העיקרית של הבינה המלאכותית".

DARPA הצליחה להפוך את ה-F-16 למל"ט קרבי

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: מטוס F-16 בגרסת VISTA מבצע טיסת ניסוי אוטונומית. צילום: US air Force

הסוכנות למחקרי בטחון מתקדמים בארה"ב (DARPA) השלימה בהצלחה את טיסות הניסוי הראשונות של מטוס קרב מסוג F-16 כאשר הוא מנוהג ומנוהל באופן עצמוני על-ידי תוכנת בינה מלאכותית (AI). התוכנה פותחה בשלוש השנים האחרונות במסגרת פרוייקט Air Combat Evolution – ACE. הניסויים נערכו בשיתוף פעולה עם חיל האוויר וביה"ס לטיסה של חיל האוויר האמריקאי. התוכנה הותקנה במטוס F-16 שמערכות האוויוניקה שלו הותאמו לניהול באמצעות תוכנה. מדובר במטוס דו-מושבי בכינוי X-62A VISTA (קיצור של Variable In-flight Simulator Test Aircraft), הכולל גם מושב לטייס אנושי אשר יכול להשתלט עליו מיידית.

מנהל התוכנית בחה"א האמריקאי, קולונל ראיין הפרון, אמר שבמסגרת הניסויים הופעלו מספר אלגוריתמים שונים אשר שימשו להפעלת המטוס בתסריטי הטסה שונים. הפרון: "ביצענו מספר משימות אשר כללו המראה, נחיתה, התמודדות עם יריבים והפעלת מערכות חימוש. הניסויים גם הוכיחו שיש לנו יכולת להתאים את התוכנה להטסה של פלטפורמות אוויריות נוספות".

משימה התקפית שיתופית

במקביל לפיתוח המטוס, מתבצע מחקר במכון הטכנולוגי של איווה, הבודק האם טייסים אנושיים סומכים על הטייס הדיגיטלי. במהלכו הותקנה מערכת השליטה האוטומטית במטוס אימונים דו-מושבי מדגם L-29, כאשר טייס המשנה האנושי מחובר אל חיישנים למדידת פרמטרים פיסיקליים הבודקים מה הן תגובותיו הבלתי רצוניות כאשר המטוס נישלט על-ידי טייס אוטומטי.

מטרת פרוייקט ACE היא לפתח טייס רובוטי ברמה של טייס קרב מנוסה, לצורך ביצועי משימה התקפית שיתופית. המרכיב הקשה ביותר שלה הוא קרב אוויר-אוויר (dogfight), שבו הטייס האנושי מתמקד במשימת הלחימה בלבד, וכל שאר המערכות מנוהלות עבורו באופן עצמוני באמצעות הבינה המלאכותית. בעתיד תהיה אפשרות להעביר את השליטה המלאה לידי התוכנה גם עבור המשימה התובענית הזאת: בחודש אוגוסט 2020 בוצעו ניסויים באמצעות סימולטור טיסה כאשר תוכנת AlphaDogfight השתתפה במשחקי מלחמה נגד טייס אנושי מנוסה. התוצאה הייתה שהתוכנה הביסה את הטייס, ו"הפילה" את מטוסו.

תוכנית טייס-הקרב הרובוטי היא מרכיב ביוזמה רחבה יותר של DARPA בשם Mosaic Warfare, שנועדה להסיט את המוקד של המאמץ המלחמתי מהפעלת מערכות מאויישות באוויר, בים וביבשה, למכלול של מערכות מאויישות ולא מאויישות. בחודש ספטמבר 2018 הסביר מנהל התוכניות הקודם של DARPA, טום בארנס, שאסטרטגיית מוזאיקה מבוססת על הפעלת אמצעים רובוטיים בכמות גדולה, לצד לוחמים אנושיים המנהלים אותם.

רייזור לאבס השלימה פיתוח של מערכת בדיקה מבוססת AI לזיהוי תחמושת פגומה

פורסם בתאריך ע"י yochais

חברת רייזור לאבס (Razor Labs) דיווחה היום (ד') כי השלימה בהצלחה את המבדקים הראשוניים של מערכת בדיקה מבוססת AI, המבצעת זיהוי וסיווג אוטומטי של פגמים בתחמושת על-גבי פס הייצור. המערכת פותחה בהזמנת חברה ביטחונית גלובלית, שעימה חתמה על מזכר הבנות בחודש מאי 2022. מרייזור לאבס נמסר כי הפיתוח הושלם מוקדם מן המתוכנן, וכי תקבל סכום של כ-1.9 מיליון דולר מהלקוח עבור העמידה ביעד.

מדובר במערכת בדיקה ויזואלית המותקנת על גבי פס הייצור. היא מתבססת על תוכנת הבינה המלאכותית של רייזור לאבס וכוללת תאורה, מצלמה ומחשוב. המערכת מסוגלת לזהות עשרות סוגי פגמים בתחמושת בזמן אמת וכן מסווגת את חומרת הפגם בתחמושת. לאחר סיווג התחמושת, המערכת מבצעת חלוקה אוטומטית באמצעות מכניקה מתוחכמת, וזאת בהתאם לסוג הפגם שזוהה. בעזרת יכולות האיתור והסיווג של המוצר, ניתן להבחין בדפוס הפגמים ולהסיק מסקנות לגבי תקלות במכונות בפס הייצור שגורמות לפגמים אלה להופיע בשכיחות גבוהה יותר. בחברה מעריכים כי למוצר עשוי להיות פוטנציאל להתאים למגזרי תעשייה שונים בעולם בביצוע בקרת איכות אוטומטית, מהירה ומדויקת.

מוצר ייעודי לענף כריית המחצבים

רייזור לאבס, אשר הוקמה ב-2016 והונפקה בבורסת תל-אביב בתחילת 2021, מפתחת פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית לבעיות תפעוליות של חברות וארגונים, בייחוד מקרב המגזר התעשייתי. במקביל, החברה השלימה פיתוח של פלטפורמת בינה מלאכותית מבוססת-ענן, הקרויה AI DataMind, המיועדת לשיפור תהליכי ייצור בתעשיית כריית המחצבים. המערכת מתממשקת עם נתוני מערכות הייצור, ובאמצעות מודלים של בינה מלאכותית מסייעת לאתר תקלות ובעיות תחזוקה ולהפחית את זמן השבתת התפעול (downtime). הפלטפורמה הוטמעה עד כה באופן מסחרי בחברת כרייה אוסטרלית.

החברה מבצעת בשנה האחרונה שינוי אסטרטגי, שעיקרו מעבר מחברת פרויקטים לחברת מוצר. החברה פועלת כדי להרחיב את השימוש בפלטפורמה ה-DataMind לתעשיות נוספות, כדוגמת גז, נפט, מים וחשמל. לדברי החברה, שינוי המיקוד מוביל בשלב המעבר לקיטון משמעותי בהכנסות. ואמנם, החברה רשמה בתשעת החודשים הראשונים של 2022 הכנסות של 4 מיליון שקל, ירידה חדה לעומת 11.7 מיליון שקל בתקופה המקבילה של 2021. ההפסד הנקי בתקופה זו הסתכם ב-22.9 מיליון שקל.

סוני ישראל הכריזה על שבב IoT אוניברסלי

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת סוני ישראל (Sony Semiconductor Israel) הכריזה על שבב תקשורת אוניברסלי ליישומי ואבזרי IoT, המאפשר לאבזרים להתחבר אל רוב הרשתות הנפוצות בעולם – החל מרשתות סלולריות מהדור החמישי ושימוש במודול iSIM, רשתות תקשורת לווייניות, רשתות ייעודיות כמו LoRa, Mesh וכל הפרוטוקולים העומדים בתקן IEEE 802.15.4. אומנם השבב החדש, ALT 1350, הוא שבב הדור השלישי של שבבי ה-IoT של החברה (פותח במקור באלטייר שנמכרה לסוני ב-2016), אולם לדברי סגן נשיא למוצר ולשיווק בחברת סוני ישראל, דימה פלדמן, זהו השבב המהפכני ביותר שלה, "אשר משנה את כללי המשחק בשוק אבזרי ה-IoT".

השבב החדש פותח במשך ארבע שנים, ולמרות שהוא מספק יותר פונקציונליות, ההספק שלו קטן פי ארבעה בהשוואה לדור הקודם. פלדמן: "מדובר בשיפור דרמטי מכיוון שהוא מאפשר לספק מוצרי IoT שעד היום לא היו אפשריים. למשל, אם לקוח מסויים רוצה להתקין קולר העוקב אחר כלב, הוא יעשה זאת רק אם יצטרך להחליף סוללה פעם אחת בשנה ולא בכל מספר שבועות. ריבוי פרוקטוקולי התקשורת מאפשר לאבזרי IoT לדבר ישירות אחד עם השני, והופך את ALT 1350 לשבב אוניברסלי. זו, להערכתנו, תהיה המהפיכה הבאה של ה-IoT: שימוש ברכיבים שיודעים לטפל בהרבה מאוד סוגי תקשורת".

סוני ישראל שילבה ברכיב שני מעבדי-עזר נוספים: מיקרו-בקר המאפשר ללקוח לכתוב יישומים דלי-הספק משל עצמו ומעבד בינה מלאכותית, המאפשר ליישם פעולות AI מסויימות, דוגמת ניתוח נתונים לצורך תחזוקה מונעת. הרכיב נמצא בשלב מסירת דוגמאות ללקוחות במטרה להיכנס לייצור המוני במחצית השנייה של 2023. "מספר היישומים בעולמות ה-IoT הוא גדול מאוד. אחד התחומים שצפוי לצמוח בשנים הקרובות הוא מעקב אחר משלוחים, לצורך בקרת תנאי האחסון של מוצרים חקלאיים, תרופות ועוד. האבזר שלנו מאפשר לספק את השירות הזה בזמן אמת ובלא צורך ברכיבים נוספים. לכן למחיר הנמוך יש חשיבות גדולה מאוד".

אסטרטגיית בינה מלאכותית מהענן עד ה-Edge

במקביל, סוני ישראל מחזקת את מעמדה כספקית מודולי הבינה המלאכותית לחיישני התמונה של סוני העולמית. המהלך נחשף לראשונה ביוני 2020 כאשר סוני הכריזה על חיישני התמונה החכמים IMX500. הרכיבים בנויים משני שבבים המשובצים במארז אחד במתכונת של מודול מרובה שבבים בתצורת מגדל (Stack): חיישן תמונה של סוני העולמית, ומעבד DSP של סוני ישראל, אשר אחראי על פעולת ההסקות של רשת נוירונית.

שילוב בינה מלאכותית בחיישן מאפשר להפיק מתמונת הכלב (משמאל) רק את המידע הנחוץ ליישום (מימין)
שילוב בינה מלאכותית בחיישן מאפשר להפיק מתמונת הכלב (משמאל) רק את המידע הנחוץ ליישום (מימין)

כאשר הם מותקנים על-גבי מצלמת אבטחה, מצלמת רחוב או אבזר IoT אחר, המעגל הלוגי מעבד את התמונה למרכז הרשת רק את תוצרי פעולת ההסקה. בכך הוא חוסך במשאבי עיבוד ותקשורת ומאפשר לחיישן לתפקד בלא לפגוע בפרטיות האנשים המצולמים. מצלמה כזו יכולה למנות את מספר האנשים באתר בלא צורך לשלוח את תמונותיהם לענן. היא יכולה לפענח את מפת הצפיפות במתחמים, ואפילו לעקוב אחר התנהגות לקוחות בחנות – רק על סמך ניתוח תנועותיהם – בלא צורך לזהות את הלקוחות עצמם.

מדובר במהלך אסטרטגי של סוני העולמית: חיישני הבינה המלאכותית נתמכים על-ידי פלטפורמת הענן AITRIOS שהושקה בסוף 2021, אשר מספקת גם שירותי ענן וגם סביבת פיתוח עבור לקוחות סוני. הפלטפורמה מאפשרת לספק שירותי עיבוד בקצה (Edge) בעלי התאמה מירבית לחיישני של סוני. היא גם מחזקת את הקשר בין סוני לבין הלקוחות אשר רוכשים חיישנים עבור אבזרי IoT, ומכניסה אותה למוד עסקי חדש של ספקית שירותים ולא רק של ספרית חומרה. בשלב הראשון, סוני ישראל סיפקה את מעבד ה-AI עבור המעגל הלוגי של החיישנים. ל-Techtime נודע שסוני ישראל מעורבת כיום בפיתוח רכיבי AI נוספים.

פתרון הענן החדש של חברת סוני
פתרון הענן החדש של חברת סוני

Polyn הכריזה על שבב עיבוד-קול המבוסס על נוירונים אנלוגיים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Polyn Technology מקיסריה הכריזה על השבב הראשון בטכנולוגיית NASP המהפכנית שאותה היא פיתחה בשלוש השנים האחרונות, אשר מאפשרת לממש רשתות לימוד עומק באמצעות נוירונים אנלוגיים, ולא באמצעות מעגלים דיגיטליים. הרכיב הראשון בסדרה הוא שבב העיבוד הקולי NeuroVoice, אשר מבצע הפרדה בין הקול האנושי לבין קולות רקע ומיועד לשוק של מכשירי השמיעה, מכשירי רדיו אלחוטיים בידי כוחות חירום והצלה, יישומים צרכניים ועוד.

הרכיב משלים את הפיענוח של כל הסקה בתוך 20µsec וצורך הספק של 100µW בלבד. מנהל השיווק ופיתוח עסקי בחברה, יוג'ין זטצרוב, אמר שטכניקות עיבוד הקול הנוכחיות צורכות אענרגיה רבה ולעתים רבות לא מספקות את הדרישה. "שימוש בבינה מלאכותית כדי לחלץ את הקול האנושי מתוך סביבה רועשת, כולל רעשים בלתי סדירים, מספק חוויית שמיעה טובה יותר מאשר השימוש בטכניקות ביטול רעשים. רשת נוירונית היא הכלי המושלם לביצוע עיבוד קול".

החברה משווקת את השבב במתכונת של רכיב חומרה (ייצור בגלובלפאונדריז בתהליכי 40-65 ננומטר) או במתכונת של מודולי קניין רוחני (IP). מפת הדרכים של החברה כוללת לפחות עוד שני רכיבים: מעבד NeuroSense חסכוני בהספק עבור ניטור חיישנים באבזרים דלי-הספק כמו שעונים חכמים ואבזרים לבישים, ומעבד לניתוח זעזועים עבור השוק התעשייתי.

מאחורי הטכנולוגיה ניצבת תגלית מתימטית

רשת הנוירונים של חברת פולין היא יוצאת דופן: החברה פיתחה את טכנולוגיית Neuromorphic Analog Signal Processing – NASP, שבה רוב הרשת מיושם באמצעים אנלוגיים קלאסיים (מגברי שרת ונגדים) ורק חלק קטן ממנה מבוסס על רשת נוירונים דיגיטלית. מייסד משותף ומנכ”ל החברה, אלכסנדר טימופייב, הסביר ל-Techtime שבממוצע כ-90% מהרשת הנוירונית הם קבועים ולא משתנים. "פחות מ-10% ממנה מקבל עידכונים שונים בהמשך הפעולה. השבב שלנו הוא היברידי: אנחנו ממירים 90% מהרשת למעגל אנלוגי והשאר נשאר דיגיטלי. אנחנו גם יכולים להתאים את התמהיל הזה לצורכי היישום הספציפי”.

הטכנולוגיה נולדה בעקבות פיתוח מתימטי של המדען הראשי אלכסנד גודובסקי. הוא פיתח משוואה המאפשרת לייצג באופן שונה את הפעילות של רשתות נוירוניות בשלב ההסקה (רשתות מאומנות). בעקבות הרעיון הוקמה החברה בשנת 2019, וגייסה לשורותיה מפתחים ישראלים יוצאי חברות דוגמת טאואר, יבמ, אינטל, קיידנס ועוד. מאז הקמתה גייסה פולין כ-4.5 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה 22 עובדים. היא רשומה בבריטניה ויש לה משרדים בלונדון, אבל משרדיה הראשיים מצויים בישראל.

שירות האימון החדש של AWS מבוסס על אנפורנה לאבס

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת AWS הכריזה על שירות חדש של אימון רשתות נוירוניות בענן, המתבסס על שבבי Trainium של אנפורנה לאבס הישראלית, שנירכשה על-ידי אמזון בשנת 2015. כיום החברה פועלת מישראל ומארה"ב, ומפתחת מאיצי עיבוד ושבבים ייעודיים המשמשים להאצת שירותי הענן של אמזון. השבב תוכנן במטרה להאיץ את תהליכי האימון של רשתות נוירוניות המבצעות מטלות דוגמת זיהוי קול ותמונה, חיפוש סמנטי במאגרי נתונים, גילוי תקיפות סייבר, בניית תחזיות וכדומה.

החברה העריכה שהשירות החדש, Trn1, הניתן במסגרת Amazon EC2, מהיר פי שניים בהשוואה לשירותים המקבילים המבוססים על מעבדי GPU. אמזון מתקינה את מאיצי Trainium באשכולות מחשבים מסוג EC2 UltraCluster, אשר יכילו עד 30,000 מאיצים בכל אשכול ויספקו עוצמת עיבוד כוללת של עד 6.3exaflops. שירות Trn1 הוא למעשה מחשב וירטואלי הקרוי instance, אשר מספק ללקוח תשתית של שרת המתנהג כמו שרת יחיד ממשי. בכל instance כזה יש עד 16 מאיצי Trainium.

זהו האינסטנס הראשון של AWS המספק מהירות תקשורת של עד 800Gbps, שהושגה בזכות מעבדי Graviton שגם הם פותחו באנפורנה לאבס. מאיצי Trainium הם מרכיב בחבילת פתרונות Nitro שאותם אנפורנה לאבס מפתחת. מדובר במשפחה של פתרונות חומרה ותוכנה המיועדת להאיץ את הביצועים של מעבדי ה-CPU, מערכות האיחסון ותשתית הקישוריתו במרכזי נתונים, באמצעות הסטת עומסים אל רכיבי חמרה ייעודיים המבצעים את המטלות הספציפיות במהירות רבה.

חברת אמזון, הבעלים של AWS, הודיעה שהיא בעצמה החלה להשתמש בשירותי Trn1 כדי להפעיל את מנוע החיפוש באתר הקניות המקוונות שלה. מעניין לציין שבעבר רמזה AWS, שהמאיץ Trainium מיועד להחליף את מעבד גאודי שפותח על-ידי חברת הבאינה לאבס הישראלית, אשר נירכשה על-ידי אינטל בשנת 2019. מדובר בשתי חברות שונות שהוצמחו על-ידי אביגדור וילנץ.

אנבידיה הכריזה על שירות בענן לפיתוח תאומים דיגיטליים

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: חברת הרכבות הגרמנית מייצרת עותק דיגיטלי של מפורט של כל המסילות, הרכבות והתחנות במדינה

חברת אנבידיה (NVIDIA) הכריזה על פתרון התוכנה כשירות (SaaS) הראשון שהיא מספקת, אשר מאפשר לפתח יישומי מטאברס (או בשפה של אנבידיה, "אומניברס") וייצוגים דיגיטליים של אובייקטים ממשיים, באמצעות שירות הענן Omniverse Cloud. ההכרזה בוצעה במהלך כנס הבינה המלאכותית GTC 2022 של החברה המתקיים בקליפורניה. השירות החדש מבוסס על תשתית מחשוב של החברה בשם Omniverse Cloud Computer, אשר מבוססת על רשת מבוזרת של מרכזי נתונים (Nvidia Graphics Delivery Network), שבכל אחד מהם מותקנים שרתי OVX ליישום הדמיות גרפיות והתנהגות אובייקטים לפי חוקי הפיסיקה, ושרתי HGX המספקים מענה לעומסי עבודה גדולים הנובעים מיישומי בינה מלאכותית.

במסגרת ההכרזה חשפה החברה את שרתי OVX החדשים, אשר מבוססים על ארכיטקטורה חדשה של מעבדי GPU חדשים ועל שבב הקישוריות ConnectX-7 שפותח בישראל. בכל שרת OVX מותקנים 8 מעבדי GPU ושלושה מתאמי רשת ConnectX-7, המביאים אותו לקצבי העברת נתונים של עד 400Gbps. ביסודו רעיון האומניברס (או מטאברס), נועד לספק חוויית אינטרנט תלת מימדית. אולם הוא מאפשר לייצר דגמים דיגיטליים של המציאות עד לרמת דיוק של תאומים דיגיטליים.

החברה דיווחה ששירות Omniverse Cloud כבר פועל באופן מוגבל באמצעות מספר שותפים עסקיים. כך למשל, לפני קצת יותר מחודשיים הכריזו סימנס (Siemens) ואנבידיה על שיתוף פעולה שנועד להביא את האומניברס אל העולם התעשייתי, ולייצר תאומים דיגיטליים מבוססי בינה מלאכותית של מתקני ייצור מלאים. במסגרת שיתוף הפעולה הן מחברות את פלטפורמת Siemens Xcelerator אל פלטפורמת NVIDIA Omniverse.

אחת הדוגמאות הראשונות ליישום כזה הוא פרויקט התאום הדיגיטלי של כל רשת הרכבות של גרמניה, המיושם על-גבי שרתי OVX באמצעות שיתוף פעולה בין DSD הנמצאת בבעלות חברת הרכבות הגרמנית דויטשה-באן, ובין חברת אנבידיה. במסגרתו הן בונות העתק דיגיטלי המספק סימולציה מלאה בזמן אמת של מערכת הרכבות: קטרים, קרונות, מסילות, תחנות, תוואי הנוף ועוד. הפירוט מגיע עד לרמת רכיבי המנוע ברכבת. המטרה היא להריץ מבחני אופטימיזציה ולשפר את התפקוד של מערך הרכבות.

מאז רכישת מלאנוקס בשנת 2020, הפכה ישראל לאחד מהאתרים המרכזיים של חברת אנבידיה. כיום מועסקים בארץ כ-3,000 עובד פיתוח, המהווים כ-15% מסך כל עובדי אנבידיה בעולם. במאי 2022 היא הכריזה על כוונתה לגייס כ-1,000 עובדים נוספים עבור כל הרבוצות במרכזי הפיתוח הישראליים שלה: קבוצות תוכנה וחומרה בתחום התקשורת המואצת, קבוצות פיתוח שבבי CPU ושבבי DPU, קבוצה למחקר AI, קבוצת העולמות הווירטואליים (Omniverse) ועוד.

מעבד חדש לכלי-רכב: NVIDIA DRIVE Thor

במהלך הארוע הכריז מנכ"ל ומייסד החברה, ג'נסן הואנג, גם על מחשב הרכב החדש של החברה, NVIDIA DRIVE Thor, אשר מיועד לנהל את כל יישומי הרכב, ממערכות המידע והבידור ועד לרמת הנהיגה האוטונומית. הוא כולל מעבד CPU מסוג NVIDIA Grace, מעבד גרפי (GPU) בארכיטקטורת Ada Lovelace שנחשפה בארוע, ומנוע בינה מלאכותית לביצוע הסקת מסקנות. המחשב מגיע בתצורת מערכת על-שבב (SoC), וכולל טכנולוגיה חדשה לחיבור שבבים שונים בתוך המארז (Chip to Chip).

מדובר בשבב ענק הכולל כ-77 מיליארד טרנזיסטורים ומגיע לעוצמת עיבוד של 2000TFLOPS (אלפיים טריליון פעולות עיבוד נקודה צפה בשנייה). החברה מסרה שהמחשב DRIVE Thor יהיה זמין עבור דגמי 2025 של יצרניות רכב מובילות. החברה הראשונה שתאמץ אותו היא ZEEKR, מותג רכבי היוקרה והספורט החשמליים הנמצא בבעלות יצרנית ההמכוניות הסינית Geely. החברה מתכננת להתחיל לייצר את המכוניות הראשונות המצויידות ב-DRIVE Thor כבר בשנת 2025.

קיידנס השיקה את פלטפורמת Verisium לאימות מבוסס AI

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת קיידנס (Cadence) השיקה את פלטפורמת אימות התכנון Verisium, אשר מבוססת על שימוש בבינה מלאכותית (AI) וכוללת שימוש בביג דטה לביצוע אופטימיזציה של עומסי העבודה בתהליך הבדיקה ולקצר את זמני הבדיקה. המוצר החדש בנוי על-בסיס פלטפורמת Joint Enterprise Data and AI – JedAI החדשה, אשר תואמת לכל מנועי האימות הקיימים של החברה ומספקת את מנוע הבינה המלאכותית למערכת Verisium.

החברה מסרה שמבחינתה מדובר בשינוי פרדיגמה באופן שבו מאמתים את תכנוני השבבים: "מערכת Verisium מאפשרת לעבור ממתכונת הרצה של אלגוריתם תכנון אלקטרוני (EDA) אחד על מנוע אחד, בכל פעם, למתכונת עבודה שבה ניתן לנצל את כל המידע הנאסף בכל הריצות שבוצעו במהלך כל שלבי התכנון והאימות של ה-SoC".

המערכת ממזגת את כל מקורות המידע (צורות גלים, דו"חות, log files ועוד), מייצרת מידע נוסף באמצעות חקירה מבוססת בינה מלאכותית של הנתונים, ומפיקה מודלים של המוצר המתוכנן. פלטפורמת Verisium מאחדת תחת קורת גג אחת את האלגוריתמים ופתרונות האימות הקיימים של החברה, בהם: Cadence Cerebrus, Palladium Z2 emulation, Protium X2 prototyping, Xceliumsimulation ועוד. המערכת מספקת חבילה שלמה של יישומי אימות וניהול האימות, כולל ממשק Python API המאפשר למהנדסים לכתוב בעצמם תהליכים ואפליקציות משלהם.

 

Untether AI חשפה תפישה חדשה של מעבדי בינה מלאכותית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: סגן נשיא Untether AI רוברט בי'צלר. המפתח הוא יעילות אנרגטית"

חברת Untether AI הקנדית הכריזה על ארכיטקטורת הדור השני שלה של מעבדי הסקות ברשתות נוירוניות, בשם speedAI, אשר מסוגלת לספק עוצמת עיבוד של עד 30TFlops/W. השבבים החדשים מיוצרים בתהליך 7 ננומטר של חברת TSMC, וצפויים להגיע אל השוק במחצית הראשונה של 2023. הם יסופקו ללקוחות במתכונת של רכיבים בודדים, או במתכונת של כרטיסי m.2 וכרטיסי PCI Express הכוללים 6 מעבדים בכל כרטיס, ומאפשרים חיבור הכרטיסים לקבלת עוצמת עיבוד גבוהה יותר.

סגן נשיא לניהול מוצר בחברה, רוברט ביצ'לר, סיפר בראיון ל-Techtime שבשלב הראשון החברה מייעדת את המוצרים שלה אל שוק מרכזי הנתונים. ביצ'לר: "בקצב הנוכחי של צמיחת מרכזי הנתונים, אם לא נתייעל הם יצרכו בתוך מספר שנים כ-20% מכל תפוקת האנרגיה בעולם. לכן יעילות אנרגטית היא המפתח. ככל שהמעבד יותר יעיל, גם ניתן לקבל יותר עוצמת עיבוד וגם לחסוך אנרגיה. היינו צריכים להתמודד עם הצורך לספק עוצמת עיבוד גבוהה, דיוק בתוצאות ויכולת התאמה לרשתות נוירוניות בטופולוגיות שונות".

עיבוד צמוד-לזיכרון

ארכיטקטורת speedAI צמחה בתוך ההכרה שכ-90% מהאנרגיה ברשתות נוירוניות מוקדשת להעברת המידע ממקום למקום ברשת. "כדי להתמודד עם הבעיה הזאת פיתחנו את הרעיון של עיבוד צמוד-לזיכרון (At-Memory Compute). השבב בנוי מרשת גדולה מאוד של אלמנטים מקושרים (Memory Bank), אשר כל אחד מהם כולל 512 יחידות עיבוד (ALU) וזיכרון SRAM הצמוד לכל יחידה. כל אלמנט כזה מנוהל באמצעות מעבד RISC-V שעבר התאמה ממיוחדת, כולל פקודות ייעודיות שפיתחנו עבורו. הקישוריות של כל המערך מנוהלת באמצעות מעבד ARM. השבב הראשון שלנו, speedAI240, כולל 1,456 מעבדי RISC-V".

המעבד החדש עובד עם כל הפורמטים של מידע המקובלים בתחום כמו FP32, FP8, BF16 ו-INT8. אולם במהלך הפיתוח החברה גילתה תופעה בלתי צפוי בתחום הזה: "חקרנו את היעילות של הפורמטים השונים והתברר לנו שדווקא פורמט FP8, אשר נחשב למדויק פחות בהשוואה לפורמטים הארוכים יותר, נותן תוצאות טובות יותר. אומנם המידע בכל מילה הוא פחות מפורט, אולם יעילות הביצוע והאפשרות להשתמש ברשת גדולה יותר – מפצים על האובדן בדיוק – ומספקים עוצמת עיבוד כוללת גדולה יותר. להערכתי אנחנו הראשונים בתעשייה המשתמשים בפורמט הזה ביישום מסחרי".

מתחרה פוטנציאלית של היילו

חברת Untether AI הוקמה בשנת 2018 בטורונטו, קנדה, על-ידי יוצאי תעשיית השבבים, רבים מהם הגיעו מחברות ה-FPGA זיילינקס ואלטרה. מאז הקמתה היא גייסה כ-170 מיליון דולר בהובלת גופים כמו אינטל קפיטל. כיום היא פועלת מטורונטו ומעמק הסיליקון. האם היא מתחרה בחברת Hailo הישראלית? בשלב הנוכחי עדיין לא. לדברי ביצ'לר, השבב המרכזי שלה speedAI240 מיועד לשוק מרכזי הנתונים בעוד ששבב ההסקות של היילו מיועד לאבזרי קצה. יחד עם זאת, ייתכן שמדובר במרחק תחרותי זמני: במצגת הרשמית של החברה ניתן לראות שהיא מתכננת להוציא בעתיד גרסאות מצומצמות יותר של הטכנולוגיה, בשבבים קטנים וחסכוניים בהספק, המותאמים לשימוש גם באבזרי קצה.

חברת Untether AI מיוצגת בישראל על-ידי חברת איסטרוניקס. למידע נוסף: אבנר אוזן, מנהל פעילות AI באיסטרוניקס. 050-5408863, [email protected]

"בינה מלאכותית היא פתרון מושלם לניהול משאבי IT"

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: ולדימיר אורייב. "אנשי ה-IT הם מכבי-האש של הארגון"

חברת ג'וניפר (Juniper Networks) הכריזה לאחרונה על מתגי תקשורת מבוססי בינה מלאכותית מסדרה EX4100, אשר מיועדים לארגונים קטנים ובינוניים. בדומה למתגים הארגוניים הגדולים מסדרה EX4100, גם המתגים החדשים מספקים שירותי גישה לרשת קווית הנשענת על שירותי ענן ועל תוכנת Mist AI, אשר מבצעת באופן אוטומטי חלק גדול ממטלות התמיכה הטכנית. מנהל תחום הבינה המלאכותית לרשתות ארגוניות באזור דרום ומרכז אירופה, ולדימיר אורייב, סיפר ל-Techtime שהניהול והתחזוקה של רשתות תקשורת ארגוניות הן מטלות מושלמות עבור תוכנות בינה מלאכותית.

אורייב: "הבינה המלאכותית מצטיינת כאשר יש כמות סופית של נתונים וצורך לבצע הרבה מאוד פעולות החוזרות על עצמן. לכן ניהול משאבי IT הוא תחום שבו הבינה המלאכותית מספקת מענה טוב מאוד. העובדים בתחום הזה מקדישים 90% מהזמן שלהם לתיפעול שוטף ולטיפול במספר סופי של תקלות אשר חוזרות על עצמן ברמה יומיומית. הם מכבי-האש של הארגון.

"במקרה הזה, ה-AI יכול להתמודד בעצמו עם רוב התקלות, ולסייע לאנשי ה-IT להבין את גורמי השורש לגרמו להן. כך למשל, כאשר משתמש מתלונן שהוא לא מתחבר לרשת, אנשי ה-IT צריכים להיכנס לתהליך ארוך של זיהוי תקלה. תוכנת ה-AI שלנו מבצעת את התהליך ובתוך שנייה נותנת את התשובה: המשתמש לא הקיש נכון את הססמא, צריך לשדרג דרייבר של המחשב, יש תקלה בטלפון שלו או בשירות השיחות הווירטואליות וכדומה".

כיצד המערכת עובדת?

"כיום התוכנה מוטמעת בכל המוצרים שלנו. אנחנו לא מוכרים מתגים או מוצרי תקשורת ללא המערכת הזאת. כדי להגיע לתובנות צריך לנתח הרבה מאוד נקודות מידע בזמן אמת. יש כ-200 פריטי מידע על כל משתמש שאנחנו מודדים בכל שנייה. הלקוחה הגדולה ביותר שלנו היא וולמארט, ובכל רגע נתון יש 2.5 מיליון משתמשים המחוברים אל הרשת שלנו. לכן מנוע הבינה המלאכותית שלנו יושב בענן, מכיוון שמדובר בכמויות אדירות של נתונים וניתן לטפל בהם רק באמצעות ענן ציבורי. אנחנו מספקים את השירות הזה במתכונת של SaaS, כלומר הלקוח לא צריך לרכוש ולתחזק בעצמו את השרתים".

מה קורה כאשר יש ציוד ישן או ציוד של חברות אחרות?

"ניתן להתקין את המערכת גם במתגים ישנים שלנו, כי היא מבוססת על שידרוג של מערכת ההפעלה שלנו. כאשר הרשת של הלקוח מעורבת, כלומר כוללת גם מערכות שאינן שלנו, מנוע ה-AI פועל רק על המערכות שלנו, ולא על המערכות של ספקים אחרים. אבל צריך לזכור שגם כאשר המידע שנאסף מתייחס רק לחלק מהרשת, הוא עדיין מספק תובנות חשובות מאוד על הרשת כולה".

עובדים באפלייד מטיריאלס ישראל פיתחו אלגוריתם בינה מלאכותית להסרת צללים מתמונות

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: דוגמא לאיכות הסרת הצללים באמצעות האלגוריתם החדש

מחקר שביצעו שני עובדים מחברת אפלייד מטיריאלס ישראל (Applied Materials) הציג גישה חדשה להתמודדות עם בעיית ההצללה בתמונות, והביא לפיתוח אלגוריתם בינה מלאכותית אשר מסוגל לנקות צללים מתמונות, באיכות הטובה ביותר שהושגה עד היום, באמצעות רשת נוירונים שהיא קטנה פי 1,000 בהשוואה לשיטות המתחרות. הפיתוח נעשה על-ידי תמיר עיני וגלעד ורד ממחלקת האלגוריתמים של חברת אפלייד מטיריאלס בישראל, ביחד עם אפרת אימר ובליווי פרופ' שי אבידן מאוניברסיטת תל אביב.

המחקר בוצע בעידוד החברה ועל חשבון שעות העבודה. הפרוייקט החל במסגרת קורס למידה עמוקה באוניברסיטה שבו השתתף תמיר עיני, שבו התבקשו הסטודנטים לבצע עבודת גמר. בהתייעצות עם המנחה שלו לעבודת המאסטר בהנדסת חשמל, פרופ' אבידן, החל עיני לעבוד על נושא ההצללה ובסיום הקורס צירף אליו את גלעד ורד. המטרה הייתה למצוא דרך יעילה להתמודד עם סוגיית הצל, אשר מאפשרת לסייע בפתרון בעיות דומות גם בתחום מערכות הבקרה על ייצור שבבים.

הגדרה חדשה של אתגר הצל

עיני: "מודלים של רשתות נוירונים מבוססים על שימוש במשקולות, אשר מספרן מגדיר את מספר פעולות העיבוד שיש לבצע. המודל שפיתחנו זקוק לפחות משקולות בשלושה סדרי גודל בהשוואה למודלים הקיימים היום בספרות. כלומר, הרשת שלנו מבצעת פי 1,000 פחות פעולות עיבוד, ובכל זאת היא סיפקה את התוצאה הטובה ביותר. המחקר וההדגמה נעשו על-גבי שני מאגרי מידע הכוללים תמונות עם צל ותמונות בלי צל, אשר משמשים כמבחן ליכולת של האלגוריתם להתמודד עם הבעיה".

מימין לשמאל: גלעד ורד ותמיר עיני
מימין לשמאל: גלעד ורד ותמיר עיני

לדברי גלעד, אחד מההישגים של הפיתוח הוא בגישה החדשה של הצוות, שבה האלגוריתם מנתח כל פיקסל בתמונה. "עד היום התמודדו עם אתגר הסרת הצל מתוך הנחה שהתיקון צריך להיות אחיד, ולכן העיבוד נעשה על כל איזור הצל במשותף. הטענה שלנו היתה שהצל הוא לא אחיד. קיימים אזורים פנימיים שבהם הצל אחיד, וקיימים אזורים שבהם יש עירוב בין הארה מוצללת במלואה לבין הארה שהיא מוצללת באופן חלקי, ולכן צריך להתמודד עם האתגר ברמת הפיקסל ולא ברמת הצל באופן אחיד".

מחלקת האלגוריתמים של אפלייד מטיריאלס ישראל מעסיקה כ-70 אלגוריתמאים העוסקים במחקרי עומק בתחומים כמו ראיית מכונה (CV), לימוד מכונה (ML) ורשתות נוירונים עמוקות (DL). הממצאים הוצגו בסדנה של כנס CVPR שהתקיים ביוני השנה בארה"ב. מדובר בכנס החשוב בעולם בנושאי ראייה ממוחשבת.

למידע נוסף: Image Deshadowing Using Local Linear Model

וובינר סינופסיס בתחום אימות מונחה-בינה מלאכותית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

ביום ד’, ה-27 ביולי 2022, תקיים חברת סינופסיס (Synopsys) וובינר בנושא השימוש במערכות מונחות בינה מלאכותית לביצוע בדיקות Regression Debug Automation לאחר שנעשו שינויים בתכנון השבב, במטרה להבטיח את המשך פעילותו הפונקציונלית ואיתור בעיות שורש בתכנון המעודכן. ההדרכה תתקיים בשעה 20:00 לפי שעון ישראל ותימשך 60 דקות.

למידע נוסף ורישום: AI-Driven Verification: Saving Time with Verdi Regression Debug Automation

Speakers:

Rob van Blommestein (left): Product Marketing Manager for the Verdi Automated Debug System at Synopsys. He has over 20 years of experience in marketing verification products from startups to large-scale companies.

Myles Glisson (right): Product and debug Applications Engineer with nearly 30 years of experience. He is a well-known leader in customer advocacy, building strong customer relationships, solving issues as well as providing technical advice and solutions. He works with sales, marketing and R&D to drive the adoption of solutions in customer flows and methodologies.

More about the webinar:

The Synopsys Verdi® Regression Debug Automation (RDA) is an artificial intelligence (AI) driven verification technology for automating the process of finding the root causes of failures in the design under test and test bench. In this Synopsys webinar, we will discuss the challenges engineers face during the design verification and debug phase. We will walk you through the AI-driven components of RDA to help you eliminate the manual process, save time, more quickly understand design behavior and get to the root cause of errors.

AI-Driven Verification: Verdi Regression Debug Automation

חוקרים מהטכניון שיפרו קבלת החלטות רובוטיות בתנאי אי-ודאות

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חוקרים מהטכניון ביצעו מחקר שהראה דרך המאפשרת לצמצם את משאבי העיבוד הדרושים לצורך קבלת החלטות ברכב אוטונומי בתנאי אי-ודאות, בלא לפגוע בביצועי המערכת הרובוטית. המחקר מציג דרך לבצע השפטה של הבעיה, באופן המצמצם את היקף המידע שהמחשב צריך לנתח. מסקנות המחקר פורסמו במאמר בכתב העת International Journal of Robotics Research. המחקר בוצע בפקולטה להנדסת אווירונוטיקה וחלל בטכניון על-ידי ראש המעבדה לניווט אוטונומי וחישת עולם, פרופ' ואדים אינדלמן, ועל-ידי בוגר תואר שלישי בתוכנית למערכות אוטונומיות, חן אלימלך.

"אנחנו מראים שניתן לצמצם באופן משמעותי את כוח החישוב הנדרש מבלי לפגוע בהצלחה בביצוע המשימה", הם הסבירו. "אנחנו גם מראים שאפשר לצמצם את המאמץ החישובי אף יותר – תמורת פגיעה מסוימת אפשרית בביצועים – שאותה ניתן להעריך".

קבלת החלטות אוטונומית בתנאי אי-ודאות היא יכולת חיונית עבור סוכנים (agents) אוטונומיים הנדרשים לפעול בסביברה משתנה ובאופן מהימן לאורך זמן. במקרים רבים אין לסוכן גישה ישירה למשתני המצב של הבעיה והוא פועל על סמך התפלגות הסתברותית או "אמונה" (belief). התפלגות זאת מבטאת את הידע שיש לסוכן על עצמו ועל סביבתו בהתבסס על מודלים הסתברותיים, פעולות שבוצעו ומדידות שהתקבלו מחיישנים שברשותו.

בעיה זאת נקראת גם "תכנון במרחב האמונה" (belief space planning). פתרון הבעיה, כלומר חישוב מכלול הפעולות המיטביות להשגת המטרה, מצריך אומדן של הפעולות הפוטנציאליות תחת פונקציית תגמול או מחיר כלשהי כמו למשל, מרחק אל היעד. האתגר הזה גם מחייב לחזות כיצד "האמונה" תתפתח בעתיד. מדובר במטלות יקרות מאוד מבחינה חישובית. קבוצת המחקר של פרופ' אינדלמן מתמודדת עם האתגר באמצעות פיתוח דרכי הפשטה  (simplification) המאפשרות לפתור בעיות מסוג זה בצורה יותר יעילה חישובית. זאת, למשל, באמצעות דילול (sparsification) של מטריצות. היבט חיוני בגישות מסוג זה הינו קבלת ערובות (guarantees) לביצועים: האם תהליך ההפשטה יכול לפגום בביצועים, ואם כן, עד כמה.

במסגרת המאמר הם הניחו תשתית תאורטית המציגה כיצד לפשט את הבעיה, וכיצד להגדיר את רמת הסטייה שהמערכת מוכנה לקבל. התשתית התארוטית הזו הודגמה באמצעות תוצאות ניסויים שהתבצעו באמצעות תוכנת הדמייה, שבה רובוט וירטואלי המצויים בחיישן LiDAR וירטואלי, התמודד עם מטלות ניווט והגעה לידע בתוך מבוך וירטואלי. המחקר נתמך על-ידי הקרן הלאומית למדע (ISF). הדוקטורנט חן אלימלך, שהוביל את המחקר, זכה לאחרונה ב"פרס על עבודת מחקר יוצאת דופן לתואר שלישי" מטעם המרכז הישראלי למחקר בתחבורה חכמה (ISTRC).

אזעקה ביתית מבוססת בינה מלאכותית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת אינפיניאון (Infineon) הכריזה על מערכת האזעקה מבוססת סוללה הראשונה בתעשייה הפועלת באמצעות אלגוריתם בינה מלאכותית קומפקטי במתכונת של תוכנת Tiny AI. החברה פיתחה תכנון ייחוס המתבסס על חיישני MEMS ממשפחת XENSIV: מיקרופון וחיישן לחץ אוויר ברומטרי. המידע משני החיישנים מגיע אל מיקרו-בקר מדגם PSoC6 ואל שבב בינה מלאכותית, אשר מריצים את התוכנה המשלבת את המידע המגיע מהחיישנים, מנתחת אותו ומפיקה התראות.

ההתראות מגיעות לאחר שהמערכת מזהה ארועים הקשורים ללחץ אוויר, למידע אקוסטי, או לשניהם ביחד. החברה מסרה שהמערכת מספקת ביצועים אמינים יותר ממערכות שאינן מבוססות בינה מלאכותית, מכיוון שהיא מסוגלת להתעלם מרעשי רקע שונים, דוגמת רעשים המגיעים ממקלט הטלוויזיה, רעשי רקע מהרחוב וכדומה. השבב הכולל את מערכת היתוך החיישנים (AED), מאפשר למשל להפעיל את האזעקה רק כאשר מגיעה התראה משני החיישנים במקביל. לשם המחשה: כאשר זגוגית החלון את הדלת מתנפצים, האלגוריתם מנתח את עוצמת ופתאומיות הרעש של פס תדרים מוגדר, במקביל לאיתור תבנית שינוי בלחץ האוויר בתוך החדר. כאשר האלגוריתם מזהה שמדובר בשני ארועים הקשורים אחד לשני – הוא מפעיל את האזעקה.

כך גם במקרה של פריצה לדירה או לבית: כאשר כל החלונות והדלתות סגורים, קיים לחץ אוויר קבוע בתוך החדר. פתיחת החלון או הדלת גורמים לשינוי פתאומי בלחץ האוויר. לכל אחד מהארועים האלה יש תבנית ספציפית (Pattern) המזוהה על-ידי האלגוריתם, ומאפשר למערכת להפיק התראת פריצה. תכנון הייחוס כולל אפשרות התחברות לחיישנים נוספים, דוגמת גלאי עשן או גלאי CO2. המערכת פועלת גם במתכונת חסכונית באנרגיה: המערכת מצויה במצב דל-אנרגיה, ונכנסת לפעילות מלאה רק כאשר מזוהה אות החשוד כאות הדורש תגובה. כרטיס תכנון הייחוס יהיה זמין ברבעון השלישי 2022.

היילו ורנסאס מפתחות ערכת שבבי ADAS

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת היילו (Hailo) וחברת רנסאס היפנית (Renesas) הכריזו על שיווק משותף של פתרון עבור מערכות עזר בטיחותיות לנהג (ADAS) ומערכות נהיגה אוטונומית (AD), אשר יתבסס על מעבד הרשתות הנוירוניות של היילו, Hailo-8 ועל שבבי ה-SoC של רנסאס, R-Car V3H ו-R-Car V4H. הפתרונות המשולבים מיועדים למגוון של יישומים, החל ממערכות ADAS ברמת L2+ וכלה במערכות נהיגה אוטונומית ברמה רביעית (L4).

"יכולות ADAS ונהיגה אוטונומית הוכחו כחיוניות בכדי לצמצם תאונות ולהציל חיים. יחד עם זאת, יצרניות הרכב מתקשות לייבא פונקציות מתקדמות אלה למכוניות שאינן רכבי יוקרה", אמר מנכ"ל ומייסד משותף של היילו, אור דנון. "הפתרון שאנחנו מציעים ביחד עם רנסאס שעוזר ליצור דמוקרטיזציה בתחום ה-ADAS". הפתרון המשותף של היילו ורנסאס יספק עוצמת עיבוד של 60-170 טריליון פעולות בשנייה (TOPS) ויגיע ביחד עם סביבת תוכנה פתוחה המאפשרת ליצרניות הרכב או הספקיות של המערכות (Tier 1) לעצב את המוצר הייחודי שלהן בהתאם להעדפתן.

חברת היילו הוקמה בפברואר 2017 על ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, בוגרי יחידה טכנולוגית של חיל המודיעין. באוקטובר 2021 החברה השלימה גיוס הון שלישי בהיקף של 136 מיליון דולר. כיום היא מעסיקה כ-190 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ומתכננת לתגייס כמה עשרות עובדים נוספים עד סוף 2022. מעבד Hailo-8 של החברה הוא מעבד ייעודי להרצת רשתות נוירונים. כל רכיב מספק עוצמת עיבוד של עד 26 טריליון פעולות בשנייה ברמת צריכת הספק טיפוסית של כ-2.5 וואט. בחודש דצמבר 2021 הכריזה היילו על שיתוף פעולה דומה עם חברת NXP Semiconductors, שבמסגרתו הן ישיקו ביחד פתרונות בינה מלאכותית עבור יחידות הבקרה האלקטרוניות של כלי רכב.

Polyn מקיסריה פיתחה רשת נוירונים אנלוגית

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת Polyn Technology מקיסריה מתכננת להשיק עד סוף השנה שבב עיבוד רשתות נוירוניות מסוג חדש לגמרי, אשר מבוסס על מעגל חשמלי אנלוגי ולא על רשת נוירונים דיגיטלית. לאחרונה השלימה גלובלפאונדריז את הייצור של סדרת הניסוי הראשונה, בטכנולוגיית CMOS ברוחב צומת של 55 ננומטר. מייסד משותף ומנכ"ל החברה, אלכסנדר טימופייב, סיפר ל-Techtime שההשקה המסחרית של הרכיב מתוכננת להתבצע בנובמבר או בדצמבר 2022.

טכנולוגיית Neuromorphic Analog Signal Processing – NASP של החברה צמחה מתוך פיתוח מתימטי של המדען הראשי אלכסנד גודובסקי. הוא פיתח משוואה המאפשרת לייצג באופן שונה את הפעילות של רשתות נוירוניות בשלב ההסקה (רשתות מאומנות). בעקבות הרעיון הוקמה החברה בשנת 2019, וגייסה לשורותיה מפתחים ישראלים יוצאי חברות דוגמת טאואר, יבמ, אינטל, קיידנס ועוד. החברה הצליחה לממש את הייצוג החדש באמצעות בניית נוירונים אנלוגיים. הדבר מאפשר לייצר מעגל המממש רשת של אלפי נוירונים דיגיטליים – באמצעות אבני בניין קלאסיות: מגברי-שרת (OpAmp) ונגדים.

רכיב היברידי המשלב רשת דיגיטלית ומעבד אנלוגי

שבב ה-NASP הראשון של החברה, לשם המחשה, מכיל 50 אלף נוירונים אנלוגיים. להערכת טימופייב, הוא חסכוני בהספק פי 100 בהשוואה לרשת נוירונים דיגיטלית מקבילה, ומהיר ממנה פי 1,000. מאז הקמתה גייסה פולין כ-4.5 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה 22 עובדים. היא רשומה בבריטניה ויש לה משרדים בלונדון, אבל משרדיה הראשיים מצויים בישראל. כיום היא נמצאת בתהליכי רישום של 21 פטנטים שונים כדי להגן על הטכנולוגיה.

לדברי טימופייב (בתמונה למטה), המוצר הסופי הוא שבב היברידי הכולל רשת אנלוגית קבועה אשר אחראית ליישום שלב זיהוי התבניות, ועוד מרכיב דיגיטלי דינמי כמו למשל רשת נוירונים דיגיטלית קטנה, אשר אחראי לתהליך הפירוש של התבניות, להוספת מרכיבים למעגל במסגרת תהליכי עדכון של האלגוריתם ואפילו לביצוע אימון ברמה מוגבלת. טימופייב: "בממוצע כ-90% מהרשת הנוירונית היא קבועה ולא משתנה. פחות מ-10% ממנה מקבל עידכונים שונים בהמשך הפעולה. השבב שלנו הוא היברידי: אנחנו ממירים 90% מהרשת למעגל אנלוגי והשאר נשאר דיגיטלי. אנחנו גם יכולים להתאים את התמהיל הזה לצורכי היישום הספציפי".

המעבד הראשון שהחברה תוציא בסוף השנה, NeuroSense, מתוכנן להיות הרכיב הראשון במשפחה של רכיבים. צריכת ההספק שלו קטנה מ-100 מיקרו-ואט, ולכן הוא מיועד לאבזרים דלי-הספק כמו שעונים חכמים ואבזרים לבישים. הוא יימכר גם במתכונת של רכיב פיסי וגם במתכונת של קניין רוחני (IP). "השבב יפתור בעיה הקיימת היום בכל השעונים החכמים: הם צריכים לבצע ניטור רציף של החיישנים, אולם הדבר צורך הרבה מאוד אנרגיה". מפת הדרכים של החברה כוללת עוד שני רכיבים: מעבד קולי להפרדת הקול האנושי מקולות רקע, ומיועד לשוק של מכשירי שמיעה, מכשירי רדיו אלחוטיים של כוחות חירום והצלה, ובהמשך גם ליישומים צרכניים. השבב השלישי יתמקד בניתוח זעזועים עבור השוק התעשייתי.

מהי רמת החסינות של השבבים?

"אנחנו מסתמכים על תהליכי ייצור קיימים ומוכחים. לכן גם הייצור של השבב הראשון התבצע ב-55 ננומטר. אנחנו מבצעים 50 אינפרנסים בשנייה. זהו תדר עבודה נמוך מאוד ולכן הרכיב חסין מאוד בפני הפרעות אלקטרומגנטיות. כמו כל רשת נוירונית, מדובר ברשת מקבילית שבה שגיאה בניורון אחד לא משפיעה באופן כללי על התוצאה הסופית. זהו לא מעגל אשר צובר טעויות".

קיידנס הכריזה על ערכת האופטימיזציה Optimality Explorer

פורסם בתאריך ע"י Techtime

חברת קיידנס (Cadence) הכריזה על מערכת Optimality Intelligent System Explorer, המיועדת לביצוע לביצוע אופטימיזציה של מערכות אלקטרוניות שלמות ברמה הםיסית וברמה החשמלית. המערכת החדשה היא המענה של קיידנס לתחום הניתוח והמיטוב הרב-תחומי של מערכות (Multidisciplinary Analysis and Optimization – MDAO). הפתרון כולל את מערכת Clarity 3D Solver לניתוח אלקטרומגנטי תלת מימדי, ואת טכנולוגיות Sigrity X לניתוחי שלמות אותות (SI) ושלמות הספק (PI).

החברה מסרה שהמערכת החדשה כוללת את טכנולוגיית הבינה המלאכותית שהיא שילבה לאחרונה במערכת Cerebrus, אשר משמשת לשיפור התכנון של דבבים חדשים. בתחילת החודש דיווחה מדיהטק שהמערכת איפשרה לה להקטין את שטח הסיליקון בשבב בכ-5%. מערכת הבינה המלאכותית אשר שולבה ב-Optimality Explorer מבצעת ניתוח של התכנון בכל הרמות: מרמת ה-IC, דרך המארז, המעגל המודפס (PCB) וכלה ברמת המערכת השלמה – כולל קרינה אלקטרומגנטית ושלמות האות.

למידע נוסף על הפתרון: www.cadence.com/go/optimality

Questar השיקה טכנולוגיה חדשה לניטור כלי-רכב

פורסם בתאריך ע"י Techtime

בתמונה למעלה: ארז לורבר, מנכ"ל קווסטאר. "הגידול בנפח המידע מחייב שימוש בכלי בינה מלאכותית ולימוד מכונה"

בשבוע שעבר השיקה חברת Questar מראש העין את טכנולוגיית Vehicle Health Management-VHM אשר מאפשרת לעקוב אחר מצב הרכב, לאתר תקלות בשלבי התפתחותן הראשוניים ולספק תובנות לטיפול מונע. המערכת מבוססת על מחשב ומודול תקשורת אשר נמצאים ברכב, אוספים מידע מכל החיישנים ומבצעים ניתוח ראשוני של המידע. לאחר מכן המידע נשלח אל הענן ושם מתבצע עיבוד מתקדם המבוסס על אלגוריתמים של בינה מלאכותיתי ולימוד מכונה. הממצאים מסייעים ליצרני רכב ולמנהלי ציים לאתר בעיות לפני שהן מתרחשות, ולמטב את תוכניות הטיפול, התחזוקה ואפילו את התכנון של דגמים חדשים.

בשיחה עם Techtime סיפר מנכ"ל קווסטאר, ארז לורבר, שכיום החברה מספקת שירותי ניטור וטלמטריה לכמה מאות-אלפי כלי-רכב בישראל, במדינות סקנדינביה, בארה"ב, בבריטניה, במקסיקו ובברזיל. לורבר: "אנחנו נמצאים בקשר עם מספר יצרני רכב גדולים, במטרה לשלב את המערכות שלנו בתוך דגמים חדשים של מכוניות". מאחורי החברה עומדת טכנולוגיה אשר פותחה במשך שנים רבות ומוגנת בכ-30 פטנטים רשומים. למעשה, קווסטאר החלה את דרכה בשנת 2003 בתור חברת Traffilog, אשר פיתחה פתרונות טלמטריה לציי רכב, המבוססים על מחשב מקומי המותקן בתוך הרכב.

גיבוש אסטרטגיית צמיחה

המחשב אוסף נתונים מהחיישנים הקיימים באמצעות ערוץ ה-CAN Bus, ומייצר תובנות תפעוליות המשודרות אל מנהלי הצי באמצעות הרשת הסלולרית. בחודש דצמבר 2019 ביצעה קרן טנא השקעה של כ-12 מיליון דולר בחברה תמורת כ-46% מהמניות, ובהמשך היא הגדילה את השקעתה וכיום היא בעלת השליטה בחברה. קרן טנא הישראלית עוסקת בהצמחת חברות תעשייתיות ומנהלת הון בהיקף של כמיליארד דולר. בעקבות כניסתה לחברה, הוגדרה תוכנית צמיחה, וביוני 2020 הובא מנכ"ל חדש, ארז לורבר, אשר הגיע מחברת StoreDot שבה שימש כמנהל התפעול (COO) במשך חמש שנים.

"העבודה בסטורדוט חשפה אותנו אל חברות רכב גדולות מאוד ואל מהפיכת הקישוריות וחישמול הרכב. הבנו שהנתונים יהיו המרכיב המשמעותי ביותר במהפיכת הרכב, והתחלנו לחפש חברה שתשלים את הפתרונות שלנו ותספק יכולת ניתוח כמויות גדולות מאוד של נתונים". המענה נמצא בחברת SafeRide מרמת החייל, שהוקמה ב-2014 על-ידי יוסי ורדי וחיליק שטיין. החברה החלה את דרכה כחברת סייבר לעולם הרכב. היא פיתחה את טכנולוגיית VSentry Edge AI אשר לומדת באופן עצמאי את דפוסי ההתנהגות הנורמליים של מערכות התקשורת ברכב, כדי לזהות התנהגות חריגה ולספק התראה.

בשנת 2019 החליטה NXP להטמיע את הטכנולוגיה של SafeRide ברכזות תקשורת חדשות לרכב, והחלה בפרוייקט פיילוט עם יצרן רכב אירופי שתכנן להשתמש ברכזות האלה בדגמי רכב חדשים. יכול להיות שמדובר בחברת רנו, שכן ביוני 2019 דיווחה רנו שהיא מבצעת ניסויים בשיתוף SafeRide במעבדת החדשנות שלה בתל אביב. מכל מקום, בניסויים האלה התברר שהאלגוריתם של החברה מזהה חריגות נוספות, כמו למשל התפתחות תקלות ברכב ואפילו שימושים פסולים שעושה הנהג ברכב.

שתי החברות מתמזגות

לפני כחצי שנה התמזגו SafeRide ו-Traffilog. המיזוג יצר חברה מאוחדת המעסיקה כ-150 עובדים (שליש מהם מגיע מחברת סייפ-רייד) והחברה מיתגה את עצמה מחדש תחת השם Questar כספקית טכנולוגיות ניטור, ניתוח והפקת תובנות חכמות. "חיברנו את הפתרונות שהיו לנו ביחד עם יכולות הבינה המלאכותית של סייפ-רייד במטרה להיות מובילים בתחום החיזוי של בריאות הרכב".

מהו המודל העסקי שלכם?

לורבר: "אנחנו עובדים ישירות מול לקוחות גדולים, או דרך מפיצי VAR הרוכשים מאיתנו את החומרה והשירות, ומספקים ללקוחות שלהם. החומרה אוספת את המידע מכל החיישנים, מבצעת עיבוד ראשוני ברכב ושולחת את המידע לענן של אמזון. שם מצויים השרתים שלנו המבצעים עיבוד נוסף ומפיקים תובנות על התנהגות הרכב, השימוש היעיל ברכב, חיזוי תקלות וכדומה. כיום אנחנו מנטרים משאיות, אוטובוסים, כלי-רכב כבדים ומכוניות פרטיות שהיצרנים עוקבים אחריהן. עשרות אלפי כלי-רכב מצויידים בפתרון שלנו. תוכנית 'נהג צעיר' של הפניקס מבוססת עליו".

מה הן המגמות המרכזיות בתחום המידע ברכב?

"כאשר כל המכוניות יהיו מקושרות, המוצר שלנו יהיה בעיקר תוכנה. אולם אנחנו עדיין רחוקים מהמצב הזה ורוב המכוניות בעולם אינן מקושרות. לכן יש צורך במערכות כמו שלנו כדי לחבר אותן לרשת ולקבל מהן נתונים. המערכת שלנו כוללת מודם סלולרי עם כרטיס SIM המשדר את הנתונים (GPRS). מכיוון שנפח המידע נמצא בעלייה גדולה מאוד, חשוב להישען על בינה מלאכותית ולימוד מכונה, ולשדר רק את התובנות העיקריות המתקבלות לאחר עיבוד ראשוני.

"אנחנו גם רואים שינויים בסוג הנתונים ובקשות לנתונים חדשים. כך למשל, מצב לחץ האוויר והטמפרטורה בצמיגים משפיעים על צריכת הדלק המיידית, במיוחד במשאיות גדולות ועמוסות במטען. התוצאה היא שיצרנים החלו להתקין חיישנים בתוך הצמיגים אשר מספקים מידע חדש שאנחנו מעבדים. אנחנו צופים שבקרוב נידרש לספק מידע מחיישנים של מערכות העיר החכמה וממערכות דיווח מזג האוויר. בנוסף, כניסת הרכב החשמלי תייצר דרישה למערך חדש וגדול מאוד של נותנים שיהיה צורך לטפל בהם".